SwiftVideoSR

SwiftVideoSR은 AI 영상 업스케일러이자 AI 이미지 확대 도구로, 한 앱에서 콘텐츠를 원본·2배·3배·4배로 키운다. 사진 확대와 영상 확대를 한 번의 구매로 감당하니, 두 도구를 살 필요가 없다. 이미지 쪽은 블록 단위 복원을 쓰면 크기 상한이 없고, 영상 출력은 인코더가 감당하는 범위에 묶인다.

개발사가 처음부터 학습시킨 모델을 80개 넘게 넣고 내용 종류별로 묶었다. 범용 모델 하나로 버티기보다 소재에 맞는 모델을 고르는 방식이다. 애니와 실사 스타일에는 각각 다른 모델군이 있고, 영화·TV 프로그램, 선명한 이미지, 선명한 영상에는 전용 세트를 둔다. 슬라이더를 만지작거리는 것보다 맞는 모델을 고르는 편이 결과에 더 크게 작용한다.

파라미터를 조정하면 미리보기 창이 복원 결과를 실시간으로 보여준다. 경계 슬라이더를 좌우로 끌면 원본과 출력을 나란히 견줄 수 있다. 영상에서는 시간 범위 선택기로 양끝을 끌어 구간을 정하고 원하는 프레임까지 이동한다. 파라미터 조정이 짐작이 아니라 눈으로 판단하는 작업으로 바뀐다.

이미지나 영상 폴더를 통째로 대기열에 넣고 한 번에 내보낸다. 과거작 더미를 복원하는 것과 한 편만 복원하는 것의 차이가 여기서 갈린다. 셀프 미디어 블로거가 주된 대상인데, 실제로는 클립 한 편이 아니라 수백 편의 옛 업로드를 정리하는 일이 되기 때문이다.

여기서 말하는 로컬 영상 복원은 말 그대로다. 모든 모델이 Mac의 GPU와 CPU에서 돌아 이미지와 영상이 서버로 올라가지 않는다. 민감한 소재는 그대로 민감한 채로 남고, 클라우드 대기열도 사라진다. 앱은 한 주 동안 오프라인으로도 동작하며, 그 기간에 이미지 100장 또는 영상 100편까지 누적해 내보낼 수 있다. Mac App Store에 잠시 접속하지 못할 때 도움이 된다.

모델 라이브러리는 스타일로 갈라져, 카툰과 손그림 영상에는 애니 영상 업스케일러로서의 모델을 적용할 수 있다. 실사 영상용 모델은 따로 마련돼 있다. 애니 확대는 사진용으로만 만들어진 도구에서 깨지기 쉽다. 별도 계통을 둔 것이 여기서는 실질적인 의미를 가진다.

고전적 초해상도에 더해, flow matching 모델로 이미지에 디테일을 더하는 생성 강화 모드를 갖췄다. 개발사는 이 모드가 현재 선명한 이미지에서는 잘 듣지만 흐린 이미지에서는 개선할 여지가 있다고 인정한다. 심하게 손상된 사진을 구하는 수단이 아니라 덤으로 붙은 기능으로 보는 편이 맞다.