AI로 오래된 사진 개선하기: HDR 변환과 업스케일을 함께 활용하는 방법

오래된 사진이 담긴 폴더가 있다. 2000년대 초반 프린트를 스캔한 것들도 있고, 당시에는 좋았지만 500만 화소가 한계였던 디지털 카메라로 찍은 것들도 있다. 한때 쓰던 SNS 계정에서 다운로드한, 압축에 압축을 거듭해 JPEG 노이즈가 이미지의 일부가 되어버린 것들도 있다. 망가진 건 아니다. 그저 작고 밋밋할 뿐이다. 그리고 손쓸 방법은 있다.

두 가지 도구를 함께 쓰면 하나만 쓸 때보다 훨씬 더 나은 결과를 얻을 수 있다. 이 글에서는 그 작업 방식을 설명한다.

여기서 말하는 '오래된 사진'이란

먼저 범위를 정하자. 이 워크플로우는 기술적으로는 온전하지만 시각적으로 약화된 사진을 위한 것이다. 바랜 명암비, 밋밋한 조명, 탁해진 그림자, 하이라이트가 날아가 흰색이 된 부분. 가로 1024픽셀이 컸다고 여겨지던 시절의 낮은 해상도. 업로드와 다운로드를 반복하며 생긴 압축 번짐.

물리적으로 손상된 사진을 위한 것이 아니다. 찢어짐, 접힌 자국, 곰팡이 얼룩, 모서리 훼손. HDR 보정 도구나 업스케일러는 인페인팅(손상 부위 복원)을 하지 않는다. 이미지에서 사라진 부분을 재구성하지 않는다. 사진의 한 조각이 떨어져 나갔다면, 처리 후에도 여전히 사라진 채로 남는다. 이 도구들은 '있는 것'을 개선할 뿐, '없어진 것'을 채워주지 않는다.

1단계: 먼저 빛을 되살린다

HDR 변환부터 시작한다. 이유는 간단하다. 업스케일러는 주어진 데이터를 바탕으로 작업한다. 뭉개진 그림자와 날아간 하늘이 담긴 사진을 먼저 업스케일해버리면, 업스케일러는 뭉개진 그림자와 날아간 하늘을 충실하게 고해상도로 재현할 뿐이다. 다이내믹 레인지를 개선할 수는 없다. 입력에 포함된 계조 정보만을 다룰 수 있을 뿐이다.

HDR 변환을 먼저 적용하면, 업스케일러에게 더 나은 재료를 넘겨주게 된다. 완전한 검정이었던 그림자가 열리며 디테일을 드러낸다. 완전한 흰색이었던 하이라이트가 색을 되찾는다. 중간톤이 더 넓은 범위로 펼쳐진다. 사진은 업스케일러가 최상의 결과를 내는 데 필요한 깊이감을 얻게 된다.

Free HDR Photo Enhancer에서 사진을 업로드하고(JPEG, PNG, WebP, 최대 5MB), Seedream 모델을 선택한 다음, 해상도와 출력 형식을 지정한다. HDR 도구는 약 30초에서 60초 안에 이미지를 처리하며 워터마크 없는 다운로드를 제공한다. Seedream 5.0 Pro가 균형 잡힌 결과를 위한 가장 무난한 선택이다. 인물 사진이라면 Seedream 4.5도 시도해볼 만하다.

원본은 반드시 보관한다. 항상 원본을 남겨둔다. HDR 결과는 재구성된 이미지이며, 나중에 원본과 비교하고 싶어질 수 있다.

2단계: 복원된 사진을 업스케일한다

HDR 출력물을 AI 업스케일러에 투입한다. 이제 업스케일러는 더 나은 계조 범위를 가진 이미지를 다룰 수 있다. 그림자에는 질감이 있고, 하이라이트에는 그라데이션이 있다. 모델은 더 많은 정보를 바탕으로 더 정교한 디테일을 추론할 수 있다.

해상도를 선택한다. 2008년산 콤팩트 디카로 찍은 1024픽셀 너비의 사진이라면, 2K(2048픽셀 너비)가 적절한 목표다. 그 이상으로 올려도 해가 되지는 않지만, 얻는 것도 많지 않다. 업스케일러는 어느 정도까지는 그럴듯한 디테일을 채워 넣을 수 있지만, 100만 화소의 원본과 4K 출력 사이의 간극은 모델이 설득력 있게 메우기에는 너무 크다. 선형 해상도 기준 2배에서 3배 확대가 최적 구간이다.

모델을 선택한다. Seedream 5.0 Lite는 소모 크레딧이 가장 적고 최대 4K 출력이 가능하다. Seedream 5.0 Pro는 더 정교한 디테일을 생성하지만 최대 해상도는 더 낮다. 대부분의 오래된 사진에서는 Lite가 실용적인 선택이다. 미세한 디테일 향상보다 더 큰 출력물이 더 가치 있기 때문이다.

처리에는 추가로 30초에서 60초가 소요된다. 결과를 다운로드한다.

3단계: 비교하고, 더 나은 쪽을 남기고, 저장한다

원본, HDR 결과물, 업스케일 결과물을 나란히 연다. 각각을 전체 크기로 확대한다. 세 가지를 확인한다.

첫째, HDR 단계에서 의미 있는 개선이 있었는가. 사진에 따라서는 이미 충분한 다이내믹 레인지를 갖추고 있어 HDR 과정이 불필요한 경우도 있다. HDR 버전이 원본에 비해 과도하게 보인다면 HDR을 건너뛰고 원본에서 직접 업스케일한다.

둘째, 업스케일된 버전이 전체 크기에서 실제로 더 선명하게 보이는가. 섬네일 크기에서는 말고(섬네일 크기에서는 모든 것이 선명해 보인다). 확대해서 얼굴, 문자, 사물의 경계를 확인한다. 전에 보이지 않던 디테일이 보인다면, 업스케일러가 제 역할을 한 것이다. 동일한 흐릿함이 그저 늘어난 것처럼 보인다면, 원본이 너무 작거나 너무 많이 압축되어 모델이 다룰 수 없었던 것이다.

셋째, 결합한 결과가 어느 한쪽 단독보다 나은가. HDR과 업스케일의 조합이 명백한 승자일 때도 있고, HDR만으로 충분하고 업스케일의 효과가 미미할 때도 있다. HDR 없이 원본에서 바로 업스케일하는 편이 더 나을 때도 있다. 정해진 공식은 없다. 비교하고 판단한다.

모든 버전을 보관한다. 디스크 용량은 값싸다. 나중에 생각이 바뀔 수도 있고, 용도에 따라 다른 버전이 필요해질 수도 있다.

이 워크플로우로 해결되지 않는 것들

모션 블러는 그대로 남는다. 손떨림이나 피사체 움직임으로 흐려진 사진은 HDR 변환으로도 업스케일로도 선명해지지 않는다. 모델은 블러가 어느 방향으로 발생했는지, 블러 없는 디테일이 어땠을지 알 방법이 없다.

저가 카메라로 저조도에서 촬영한 심한 센서 노이즈는 두 도구 모두를 혼란시킨다. HDR이 노이즈를 증폭시킬 수 있다. 업스케일이 노이즈를 텍스처로 간주하여 가짜 필름 그레인 같은 것으로 바꿔버릴 수도 있다. 노이즈가 심한 원본의 결과는 예측할 수 없다.

극단적으로 낮은 해상도의 얼굴은 도박이다. 얼굴 하나당 30픽셀 정도인 오래된 단체 사진은, 식별 가능한 얼굴로 나올 수도 있고, 통계적으로 그럴듯하지만 실제로는 존재하지 않는 누군가의 얼굴로 나올 수도 있다. 모델은 통계적으로 가능성이 높은 것을 재구성할 뿐, 2003년 당신의 삼촌 얼굴을 알고 있는 게 아니다.

극단적인 노출 부족은 복구 불가능하다. 넓은 영역이 완전한 검정일 정도로 원본이 어둡다면, 어느 도구도 복구할 데이터가 거기에 존재하지 않는다. HDR 변환은 그림자를 끌어올릴 수 있지만, 제로에서 디테일을 만들어낼 수는 없다.

이러한 한계가 워크플로우를 무의미하게 만들지는 않는다. 오히려 정직하게 만든다. 대부분의 오래된 디지털 사진에서 HDR 후 업스케일이라는 2단계 접근법은, 지금껏 본 중 최고의 버전을 만들어낼 것이다. 나머지 사진들도, 적어도 시도는 해봤다는 사실을 알게 될 것이다.

각 도구에 대해 더 자세히 알고 싶다면, HDR 사진 입문 가이드, AI 이미지 업스케일 가이드, 계조 범위 문제를 더 깊이 다룬 사진이 밋밋해 보이는 이유 글이 있다. 두 도구를 연속으로 실행하려면, 시작하기 전에 요금 페이지에서 모델별 크레딧 비용을 확인하는 것이 좋다.