고급 AI 이미지 생성기의 중요한 특징은 이미지의 크기를 조정하고 화면 비율을 조정할 수 있다는 것입니다. 이를 통해 디자이너는 눈과 같은 단일 요소에서도 필요에 따라 특별히 맞춤화된 새로운 사진을 만들 수 있습니다. AI 기술의 도움으로 눈 하나만 가지고도 완전한 인물을 만들어낼 수 있습니다.
본 텍스트는 이미지를 확장할 때 DALL-E의 아웃페인팅 기능과 포토샵의 생성 채우기 도구의 효과를 대조하여 어떤 소프트웨어 응용 프로그램이 이미지 향상에 더 능숙한지 판단하는 것을 목표로 합니다.
제너레이티브 채우기 및 아웃페인팅에 액세스하는 방법
DALL-E의 아웃페인팅 기능은 DALL-E 웹사이트 에서 액세스할 수 있습니다. 오른쪽 상단 모서리에 있는 메뉴에서 아웃페인팅 체험을 선택하면 됩니다. DALL-E에서 아웃페인팅을 사용하는 방법에 대한 전체 가이드를 참조하세요.
Photoshop의 제너레이티브 채우기에 액세스하려면 Adobe 구독자이어야 합니다. Adobe Firefly 웹 사이트 에서 베타 버전에 가입하거나 포토샵 베타를 사용할 수 있습니다. 포토샵에서 제너레이티브 채우기 툴을 사용하는 방법에 대한 전체 가이드를 참조하세요.
눈의 이미지 확장하기
가장 예외적인 사례인 이미지 경계를 확장하여 눈의 전체 모습을 통합하는 것으로 포토샵의 제너레이티브 채우기 및 DALL-E의 아웃페인팅에 대한 검토를 시작하겠습니다. 1,024 x 1,024 픽셀의 해상도로 부분적으로 관찰 가능한 눈부터 시작하여 자르기 영역을 증폭하여 눈을 둘러싸는 동일한 크기의 정사각형 8개로 구성했습니다.
Adobe Photoshop과 DALL-E 모두 중앙에 확장된 눈의 전체 이미지를 생성할 수 없었으며, 대신 원래 눈에서 확장된 8개의 개별 눈 이미지만 생성했습니다.
이 예시가 현재의 기술력을 보여주는 것은 인정하지만, 이러한 애플리케이션 중 어느 것도 전체 이미지를 종합적으로 분석하고 눈의 일관된 시각적 표현을 생성할 수 없다는 점도 인식해야 합니다.
현재 버전의 Adobe Outpainting에서는 이 효과를 얻을 수 없지만, 직사각형 마키 툴을 사용하여 눈 주변을 한 번만 선택하면 포토샵의 생성 채우기 기능을 활용하여 눈 전체를 확장할 수 있습니다.이 기법을 시연하기 위해 먼저 눈의 프레임 내에서 선택을 한 다음 반전시켰습니다.
이전 입력과 원하는 결과를 기반으로 응답에 포함할 정보를 선택하는 과정입니다.
주어진 키워드를 활용하여 여성의 눈 이미지를 생성하는 명령을 실행한 결과 논리적으로 연속되는 이미지를 생성했습니다.
생성 채우기의 개념은 기존 콘텐츠와 스타일과 톤이 유사한 새로운 콘텐츠를 만드는 과정을 말합니다. 즉, 알고리즘이나 머신 러닝 기술을 사용하여 주어진 데이터 세트 또는 말뭉치를 기반으로 새로운 텍스트 또는 이미지를 생성하는 것을 포함합니다. 제너레이티브 필의 목표는 콘텐츠 생성을 자동화하여 기업이 시간과 리소스를 절약하면서도 고품질의 결과물을 제공할 수 있도록 하는 것입니다.
현재 원본 동공을 둘러싼 확장 영역의 해상도와 관련하여 제한이 있습니다. 확장 영역의 최대 길이는 1024픽셀을 초과할 수 없으므로 가까운 거리에서 볼 때 이미지가 흐릿하거나 선명하지 않을 수 있습니다. 이미지를 확대하면 1024픽셀로 캡처한 원본 이미지보다 해상도가 낮은 것이 분명해집니다.
풍경 이미지 확대하기
두 번째 테스트는 1,024픽셀의 직사각형 이미지를 풍경 사진으로 사용하기 위해 폭을 약 2배로 늘리는 것이었습니다. 각 애플리케이션의 고유한 기능을 활용하여 최적의 결과를 얻을 수 있었습니다.
“아웃페인팅”이라는 용어는 디지털 아트에서 사용되는 기법으로, 아티스트가 다른 이미지나 그림 위에 페인트 층을 만들어 새롭고 독특한 예술 작품을 만드는 경우가 많습니다.
DALL-E에서 사용하기에 충분한 픽셀 범위를 보장하기 위해 생성 프레임이 여러 차례 확장되었습니다. “풍경”이라는 용어가 프롬프트로 입력되어 이 방법론을 활용한 아웃페인팅에서 뛰어난 성능을 얻을 수 있었습니다.
포토샵의 이미지 편집 기술을 신중하게 적용하여 원본 이미지를 매끄럽게 확장하는 오버랩 프로세스를 통해 여러 프레임을 하나의 연속적인 파노라마로 결합할 수 있었습니다. 이 과정은 자연 풍경을 만들 때 제너레이티브 알고리즘의 다양성과 적응성을 강조합니다.
사람 이미지 확장하기
의복이나 부속물을 통해 사람을 확장하는 것은 다소 어려울 수 있습니다.현재 생성 채우기를 사용하여 의상을 수정하는 것은 가능하지만, 결과물에 잠재적인 불일치가 있을 수 있으므로 이에 대비해야 합니다. 또한 현재 반복되는 인공지능 이미지 생성기는 사람의 손을 묘사할 때 어려움을 겪습니다.
제너레이티브 채우기 및 아웃페인팅의 활용도를 실제 테스트를 통해 평가할 수 있나요? 몸통이 잘려나간 인물을 확장된 모습으로 묘사할 수 있으며, 그렇다면 이러한 결과물이 유용할 수 있을까요? 이를 확인하기 위해 1메가픽셀 직사각형 표현을 사용했으며 시각적 범위를 남성의 하반신 쪽으로 길게 늘리는 것을 목표로 했습니다.
아웃페인팅은 피사체나 장면을 실제와 같이 입체적으로 보이도록 페인팅하는 작업입니다. 여기에는 음영, 원근법, 색 이론과 같은 기법을 사용하여 캔버스에 깊이와 입체감을 만드는 것이 포함될 수 있습니다. 아웃페인팅은 피사체의 본질을 생생하고 세밀하게 포착하기 위해 노력하는 초상화 및 풍경화에서 자주 사용됩니다.
DALL-E의 아웃페인팅 성능은 디테일을 더한다는 측면에서 상당히 만족스러웠습니다. 간혹 개인의 빠진 팔다리를 인식하지 못해 주머니에 양쪽 팔이 모두 생성되는 경우가 있었지만, 사용자는 다른 버전을 선택하거나 추가 비용을 지불하고 추가로 생성하는 등 다양한 옵션을 사용할 수 있습니다.
요청하신 데이터를 시스템에서 찾을 수 없습니다. 나중에 다시 시도하거나 기술 지원팀에 문의하여 도움을 받으세요.
추가 세부 정보 제공 측면에서 생성 채우기가 정상적으로 수행되었습니다. 완벽하지는 않았지만 일상적으로 사용하기에는 허용 가능한 범위 내에 있었습니다. DALL-E의 아웃페인팅과 비교했을 때 이 방법의 한 가지 장점은 여러 번의 반복 작업을 생성한 후 크레딧을 추가하지 않고도 약간의 조정을 할 수 있다는 점입니다.
제너레이티브 채우기 또는 아웃페인팅 중 어느 것이 더 낫나요?
연구 결과와 추가 실험에 따르면 제너레이티브 채우기 및 아웃페인팅 기법 모두 다양한 이미지 유형을 확장하는 데 매우 효과적인 것으로 보입니다. 그러나 한 방법이 다른 방법보다 더 나은 성능을 발휘하는 특정 경우가 있을 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 이 두 가지 방법에서 생성된 출력물의 전반적인 품질은 매우 유사하므로 보다 광범위한 비교를 수행하지 않고는 어느 것이 더 우수한지 판단하기 어렵습니다.
포토샵의 제너레이티브 채우기를 활용하면 특히 Adobe를 구독하고 포토샵 인터페이스에 익숙한 사용자에게는 DALL-E의 아웃페인팅에 비해 특정 이점을 제공합니다.
현재 무한한 수의 반복을 생성할 수 있으며, 추가 크레딧을 얻기 위한 추가 비용이 발생하지 않습니다.
제너레이티브 채우기는 포토샵의 선택 도구를 활용할 수 있어 더 빠르고 정확하게 생성할 수 있는 유연성을 제공합니다.
Adobe Premiere Rush를 사용하면 수정 및 예술적 수정이 모두 가능한 유명한 이미지 편집 소프트웨어 프로그램인 Adobe Photoshop에 대한 액세스 권한이 부여됩니다.
지금까지의 인상적인 업적에 대해 Adobe Photoshop과 DALL-E에 찬사를 보냅니다. 두 프로그램 모두 이미지 콘텐츠를 향상시키고 확장하는 데 탁월한 기능을 갖추고 있습니다.
경쟁을 통한 사용자 혜택
Adobe 및 OpenAI와 같은 경쟁 업체의 제너레이티브 채우기 및 아웃페인팅 기술의 발전은 사용자에게 향상된 이미지 생성 기능을 제공할 것으로 예상됩니다. 이로 인해 이미지 커스터마이징에 사용할 수 있는 기능과 도구가 향상될 것입니다. 따라서 이 분야의 기술이 지속적으로 발전하고 있는 만큼 이미지 확장을 위해 어떤 애플리케이션을 선호할지 고려하는 것이 중요합니다.