고급 Lanczos 보간법을 사용하여 이미지를 향상시키고 확대합니다.
최소한의 아티팩트로 품질을 개선하면서 크기를 늘립니다.
한 번에 여러 파일을 선택할 수 있습니다
이미지를 확대한다는 것은 애초에 촬영되지 않은 픽셀을 만들어낸다는 뜻이고, 그 픽셀을 어떻게 추측하느냐가 모든 차이를 만듭니다. 브라우저 기본 확대는 새 픽셀을 바로 옆 픽셀들에서 섞어내는데, 그 결과가 누구나 "확대했구나" 하고 알아보는 물렁하고 끈적한 인상입니다.
이 도구는 점점 정교해지는 여러 보간 알고리즘을 제공하며, 그중 최상위는 원본에서 가장자리의 방향을 감지해 가로지르는 대신 그 방향을 따라 표본하는 에지 방향 기법입니다. 대각선이 계단이 아니라 선으로 남는 이유가 그것입니다. 이후 언샤프 마스크를 적용해 어떤 확대에서든 잃게 되는 또렷함을 일부 되살릴 수 있습니다. 배율은 1.5배에서 4배까지입니다.
무거운 알고리즘을 포함해 모든 처리가 브라우저에서 실행됩니다. 업로드가 없으므로 처리 시간은 대기열이 아니라 기기 성능에 달려 있습니다.
| 알고리즘 | 방식 | 속도 |
|---|---|---|
| AI-Level / Ultra / Edge-Directed | 안티에일리어싱과 노이즈 저감을 겸한 에지 방향 보간 | 가장 느림 |
| Lanczos | 넓은 픽셀 이웃에 대한 윈도우드 sinc 필터 | 느림 |
| Bicubic | 4×4 이웃에 대한 3차 보간 | 빠름 |
| Bilinear | 가장 가까운 네 픽셀의 선형 혼합 | 가장 빠름 |
정직하게 밝혀 둘 점: 위 세 옵션은 동일한 에지 방향 구현을 공유하며, 어느 것도 신경망이 아닙니다. "AI-Level"은 생성 모델이 아니라 의도한 품질 등급을 가리키는 이름입니다. 없던 디테일을 지어내지 않고 원본에 없던 것을 만들어내지도 않습니다. 얻는 것은 고전적 보간이 낼 수 있는 최선의 추정이며, 선화·로고·스크린샷에는 정말로 훌륭하고, 흐릿한 사진에는 여전히 흐릿한 사진을 더 크게 만든 결과입니다.
| 원본 | 2배에서의 결과 |
|---|---|
| 로고와 선화 | 훌륭함. 가장자리가 깨끗하게 유지됨 |
| 인터페이스 스크린샷 | 좋음. 글자가 계속 읽힘 |
| 선명하고 조명이 좋은 사진 | 좋음. 기본 확대보다 확연히 나음 |
| 웹에서 저장한 작은 JPEG | 나쁨. 압축 블록도 함께 확대됨 |
| 초점이 나갔거나 흔들린 사진 | 나쁨. 흐림은 되돌릴 수 없음 |
아니요. 최상위 품질 프리셋의 이름과 달리 여기 있는 알고리즘은 모두 고전적 보간입니다. 정교하고 가장자리를 인식하는 보간이지만 어디까지나 보간입니다. 원본에 없던 디테일을 만들어내지 않습니다.
중요한 이미지라면 최고 품질 설정을 쓰세요. 차이가 가장 잘 드러나는 곳이 가장자리입니다. 많은 양이 너무 오래 걸리면 Bicubic으로 내리고, Bilinear는 속도만이 목적일 때만 쓰세요.
대부분의 내용에서 2배는 안정적입니다. 3배와 4배는 로고와 선화에는 잘 통하지만 사진에서는 한계가 드러나, 대체로 같은 무름을 더 크게 만든 결과가 됩니다.
확대는 JPEG 압축 블록, 센서 노이즈, 초점 오차를 포함해 모든 것을 증폭합니다. 웹사이트에서 저장한 작은 이미지에는 셋 다 있습니다. 여기서 어떤 설정을 고르느냐보다 찾을 수 있는 가장 좋은 원본에서 시작하는 것이 더 중요합니다.
가장자리의 국소 대비를 높이는 언샤프 마스크를 적용해 확대로 잃은 또렷함을 일부 되살립니다. 대부분의 이미지에는 약함이 맞고, 강함은 대비가 큰 가장자리에 눈에 띄는 테두리를 만들 수 있습니다.
아니요. 모든 처리가 브라우저 안에서 이뤄집니다. 큰 이미지를 높은 배율로 올릴 때 시간이 걸리는 이유가 바로 그 작업을 사용자 기기가 직접 하기 때문입니다.
