아티스트를 위한 AI 도구: 디노이징, 로토스코핑, 배경 제거, 더 스마트한 렌더링

주요 내용

• AI 디노이징은 노이즈가 있는 렌더를 정리하고 아티스트가 이미지를 더 빠르게 평가할 수 있도록 도와줍니다.
• AI 로토스코핑은 비디오 프레임 전반에서 반복되는 마스킹 작업을 줄일 수 있습니다.
• 배경 제거 도구는 합성을 위한 유용한 시작 마스크를 만들 수 있습니다.
• AI 업스케일링은 오래된 어셋과 저해상도 이미지를 확대할 수 있습니다.
• Content Aware Fill은 주변 이미지 정보를 활용해 원치 않는 요소를 제거하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
• AI 도구를 사용하더라도 아티스트가 품질을 검토하고 오류를 수정해야 합니다.

요약

AI는 최근의 이미지 생성 열풍이 보여주는 것보다 훨씬 오래전부터 크리에이티브 소프트웨어의 일부였습니다. 디노이징, 로토스코핑, 배경 제거, Content Aware Fill, 이미지 업스케일링은 모두 지능형 처리를 활용해 반복적이거나 계산 부담이 큰 작업을 줄입니다. 아티스트에게 이러한 도구는 구성, 라이팅, 마스킹, 리터칭, 최종 품질에 대한 결정권을 아티스트에게 남겨 두면서 기존 워크플로우를 더 빠르게 만들 때 가장 유용한 경우가 많습니다. 이러한 AI 도구가 렌더링 작업량 자체를 없애 주는 것은 아니므로, 아티스트는 여전히 씬과 어셋을 최적화하거나 렌더팜을 사용해 렌더링 속도를 높일 방법을 찾아야 합니다.

AI 도구는 이미 크리에이티브 워크플로우의 일부입니다

크리에이티브 소프트웨어에서 AI가 항상 텍스트 프롬프트로 시작되는 것은 아닙니다. 아티스트는 3D 씬을 렌더링하거나, 포토샵에서 피사체를 선택하거나, 인물을 배경에서 분리하거나, 영상에서 원치 않는 오브젝트를 정리하거나, 합성을 위해 이미지를 준비하는 과정에서 머신러닝을 접할 수 있습니다.

이러한 도구는 일반적으로 이미 존재하는 자료를 대상으로 작동하며, 픽셀, 움직임, 가장자리 또는 렌더링 정보를 분석해 마스킹, 정리, 오브젝트 제거, 렌더 미리보기 같은 반복 작업을 자동화합니다. 이를 통해 워크플로우의 일부를 더 빠르게 처리하면서도 크리에이티브 결정과 최종 편집은 계속 아티스트가 직접 맡을 수 있습니다.

AI 디노이징이 3D 렌더링에 도움이 되는 방식

노이즈는 레이 트레이싱 렌더링에서 흔히 발생하는 문제입니다. 렌더러가 충분한 샘플을 계산하지 못하면 복잡한 라이팅, 반사, 그림자 또는 간접 라이팅이 있는 영역이 거칠게 보일 수 있습니다. 샘플 수를 늘리면 더 깨끗한 결과를 얻을 수 있지만 그만큼 더 많은 렌더링 작업이 필요합니다. AI 디노이저는 노이즈가 있는 렌더를 분석하고 사용 가능한 정보를 바탕으로 더 깨끗한 이미지를 재구성하려고 합니다.

더 빠른 피드백과 더 낮은 비용

디노이징은 특히 룩 개발 과정에서 유용할 수 있습니다. 라이팅, 재질, 카메라 또는 반사를 조정하는 아티스트는 무언가를 변경할 때마다 완전히 완성된 렌더가 필요하지 않을 수 있습니다. 디노이징된 미리보기는 씬을 개발하는 동안 이미지를 더 쉽게 판단할 수 있게 해줍니다. 렌더링에도 특히 유용하며, 노이즈가 있는 이미지를 먼저 렌더링한 뒤 디노이징함으로써 비용과 시간을 줄일 수 있습니다.

디노이징에도 한계가 있습니다

디노이저는 결국 렌더에 들어 있는 정보를 바탕으로 작업해야 합니다. 샘플 수가 매우 낮으면 신뢰할 만한 디테일이 너무 적을 수 있으며, 복잡한 반사, 미세한 텍스처, 작은 하이라이트 및 기타 복잡한 요소는 정리 과정에서 달라질 수 있습니다.

AI 로토스코핑은 반복적인 마스킹을 줄일 수 있습니다

기존 로토스코핑은 아티스트가 피사체 주위에 마스크를 만들고 피사체가 샷 안에서 움직일 때마다 이를 조정해야 합니다. 비교적 단순한 형태라도 많은 프레임에 걸쳐 위치, 실루엣 또는 가시성이 달라지면 작업이 번거로워질 수 있습니다. AI 지원 로토스코핑은 초기 분리를 만든 뒤 이를 영상 전체에 전파할 수 있습니다.

까다로운 가장자리는 여전히 세심한 조정이 필요합니다

머리카락, 털, 투명한 재질, 모션 블러, 겹치는 오브젝트, 전경과 배경의 비슷한 색상은 분리를 어렵게 만들 수 있습니다. Adobe의 Roto Brush 워크플로우에도 머리카락처럼 디테일한 가장자리와 모션 블러의 영향을 받는 영역을 위한 전용 보정 컨트롤이 포함되어 있습니다.

전문적인 합성에서는 이러한 작은 가장자리 판단이 중요합니다. AI는 유용한 매트를 빠르게 만들 수 있지만, 경계를 어디에 둘지 그리고 샷 전체에서 그 경계가 제대로 유지되는지는 여전히 아티스트가 판단해야 합니다.

배경 제거도 같은 기본 원리를 사용합니다

자동 배경 제거는 로토스코핑 및 피사체 선택과 밀접하게 연결되어 있습니다. 소프트웨어는 전경의 피사체를 식별하고 뒤에 있는 모든 요소와 분리한 다음, 마스크로 사용할 수 있는 가장자리를 만들어야 합니다.

스틸 이미지에서는 시간이 많이 드는 수동 선택 작업을 훨씬 빠른 시작점으로 바꿀 수 있습니다. 움직이는 영상에서는 피사체와 카메라가 움직이는 동안에도 마스크가 자연스럽게 유지되어야 하므로 문제가 더 복잡해집니다.

원클릭 제거만으로 전체 작업이 끝나는 경우는 드뭅니다

단순한 배경과 윤곽이 뚜렷한 피사체는 자동 처리로도 설득력 있는 결과를 얻을 수 있습니다. 가는 머리카락, 유리, 부드러운 그림자, 흐릿한 가장자리, 부분적으로 투명한 오브젝트는 깔끔하게 분리하기가 더 어렵습니다. 그래서 편집 가능한 마스크가 중요합니다. 자동 결과가 먼저 대략적인 분리를 처리하고, 더 세밀한 제어가 필요한 부분에는 수동 도구를 사용할 수 있습니다.

AI 업스케일링은 이미지 해상도를 높일 수 있습니다

AI 업스케일링은 머신러닝이 기존 크리에이티브 워크플로우를 지원하는 또 다른 방식입니다. 완전히 새로운 이미지를 생성하는 대신, 업스케일러는 저해상도 이미지를 분석하고 가장자리, 텍스처 및 기타 시각적 디테일을 최대한 유지하면서 크기를 키웁니다.

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이는 오래된 어셋을 확대하거나, 렌더 해상도를 높이거나, 더 큰 디스플레이용 이미지를 준비하거나, 더 작은 크기로 제작된 원본 자료를 개선할 때 유용할 수 있습니다. 결과의 품질은 원본 이미지에 유용한 디테일이 얼마나 남아 있는지에 크게 좌우됩니다.

AI 업스케일링의 작동 방식

기존의 리사이징 방식은 주로 이미 존재하는 픽셀을 바탕으로 새 픽셀을 계산합니다. AI 업스케일링은 시각적 패턴을 인식하도록 학습된 모델을 사용해 더 높은 해상도에서 디테일이 어떻게 보일지 추정하므로, 일부 이미지에서는 더 선명한 가장자리와 더 자연스러운 텍스처를 만들 수 있습니다.

이 과정에서도 아티팩트, 지나치게 매끄러운 표면 또는 원본과 정확히 일치하지 않는 디테일이 생길 수 있습니다. 아티스트는 업스케일된 이미지를 최종 결과물로 사용하기 전에 중요한 텍스처, 얼굴, 텍스트, 미세한 패턴 및 렌더 디테일을 면밀히 확인해야 합니다.

Content Aware Fill도 유용한 AI 도구입니다

Content Aware Fill은 오래전부터 사용되어 온 기능이라 아티스트용 AI 도구를 이야기할 때 바로 떠오르지 않을 수도 있습니다. Adobe는 포토샵의 이 기능이 선택 영역을 채울 때 주변의 색상과 텍스처를 분석하기 위해 자사의 인공지능 및 머신러닝 기술을 사용한다고 설명합니다.

기본 워크플로우는 간단합니다. 아티스트가 원치 않는 오브젝트를 선택하고 Content Aware Fill을 열면 Photoshop이 주변 픽셀을 사용해 선택 영역을 대체합니다. 샘플링 영역도 조정할 수 있어 이미지의 어느 부분을 채우기에 사용할지 아티스트가 어느 정도 제어할 수 있습니다.

정리와 리터칭에 유용합니다

Content Aware Fill은 이미지에서 작은 오브젝트, 방해 요소, 결함 또는 기타 원치 않는 요소를 제거하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 주변 영역에 비슷한 텍스처나 색상이 충분히 있을 때 특히 편리하며, 포토샵이 자연스러운 대체 영역을 만들기 쉬워집니다. 하지만 복잡한 씬에서는 추가 작업이 필요할 수 있습니다. 반복 패턴, 강한 원근감, 그림자, 교차하는 오브젝트 또는 여러 종류의 텍스처는 눈에 띄는 오류를 만들 수 있습니다. 이런 경우 샘플링 영역을 변경하거나 Content Aware Fill과 수동 리터칭을 함께 사용하면 아티스트가 더 세밀하게 제어할 수 있습니다.

Content Aware Fill은 비디오에서도 작동합니다

After Effects에는 영상에서 원치 않는 오브젝트를 제거하기 위한 자체 Content Aware Fill 워크플로우가 포함되어 있습니다. Adobe는 이 기능이 시간의 흐름에 따라 프레임을 분석해 다른 프레임의 정보를 사용하여 대체 픽셀을 합성한다고 설명합니다. 이러한 시간적 요소 때문에 비디오 정리는 단일 사진을 채우는 작업과 다릅니다. 영상이 변하는 동안에도 대체 영역이 자연스럽게 유지되어야 하므로, 아티스트는 한 프레임만 보고 결과를 판단하지 말고 전체 샷을 확인해야 합니다.

일반 렌더링에서 AI가 활용되는 부분

디노이징은 렌더링에 직접 활용되는 AI의 가장 분명한 예이지만, 지능형 처리는 파이프라인의 후반부에도 나타날 수 있습니다. 업스케일링은 특정 이미지나 영상의 활용 가능한 해상도를 높이는 데 도움을 줄 수 있으며, 오브젝트 감지와 마스킹은 렌더된 요소를 더 큰 합성 작업에 통합하기 쉽게 만들 수 있습니다.

AI가 렌더링 작업량을 없애 주는 것은 아닙니다

AI 디노이징은 일부 상황에서 필요한 샘플 수를 줄일 수 있지만, 지오메트리, 텍스처, 라이팅, 시뮬레이션, 해상도, 애니메이션 길이는 여전히 렌더 시간에 영향을 줍니다. 규모가 큰 프로젝트에는 여전히 충분한 CPU 또는 GPU 리소스가 필요하며, 로컬 하드웨어가 주요 병목이 될 경우 아티스트는 렌더팜을 사용할 수 있습니다.

수동 도구가 여전히 더 나은 선택인 경우

자동화는 수동으로 작업하는 것보다 적은 노력으로 결과를 얻을 수 있을 때 유용합니다. 자동 마스크를 계속 수정해야 하거나 디노이징된 렌더에서 중요한 디테일이 사라진다면, 더 빠르다고 생각했던 방법이 금방 더 느린 방법이 될 수 있습니다.

수동 마스크, 더 높은 렌더 샘플, 클로닝, 세심한 리터칭, 기존 합성 같은 전통적인 도구는 결과를 직접 제어할 수 있기 때문에 여전히 중요합니다. 가장 적합한 방법은 샷, 이미지, 마감 기한, 필요한 정밀도 수준에 따라 달라집니다.

과정을 이해하는 것은 여전히 중요합니다

렌더링 노이즈, 마스크, 로토스코핑, Content Aware Fill, 업스케일링을 이해하는 아티스트는 자동화된 결과가 부정확하거나 과도하게 적용된 경우를 더 쉽게 알아차릴 수 있습니다. 좋은 결과가 어떤 모습이어야 하는지 알면 AI가 제대로 작동했는지, 보정이 필요한지, 수동 방식이 더 신뢰할 만한지를 판단하기도 쉬워집니다.

결론

아티스트를 위한 AI 도구는 의외로 일상적인 기능일 수 있습니다. 노이즈가 있는 렌더를 디노이징하고, 피사체를 추적하고, 배경을 제거하고, 오브젝트를 선택하고, 원치 않는 영역을 채우고, 이미지를 업스케일링하는 작업은 모두 지능형 처리를 통해 반복 작업을 줄일 수 있는 실용적인 예입니다.

가치는 이러한 도구를 선택적으로 사용하는 데서 나옵니다. AI가 유용한 시작점을 만들거나, 비용이 많이 드는 과정을 단축하거나, 반복적인 정리 작업을 처리할 수 있다면 예술적 판단이 필요한 프로젝트 부분에 더 많은 시간을 쓸 수 있습니다. 결과가 정확한지, 품질이 충분한지, 최종 작업에 무엇을 포함할지는 여전히 아티스트가 결정합니다.

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