조건을 갖춘 한 사람의 증명사진을 넘기면 얼굴 검출, 기울기 보정, 배경 교체, 크기 자르기, 인화지 배치가 하나로 이어지고 모두 이 기계 안에서 끝난다.

증명사진을 찍는 사진관의 후반 작업은 흐름이 거의 정해져 있다. 기울어진 인물을 먼저 바로 세우고, 배경을 빨강, 파랑, 흰색으로 바꾸고, 1인치나 2인치로 잘라 내고, 마지막으로 5인치나 6인치 인화지에 3×3이나 2×2로 늘어놓은 뒤 자르는 선을 넣어 인화로 넘긴다. 한 장만 놓고 보면 어렵지 않다. 번거로운 것은 같은 동작을 매일 되풀이하는 일이다.

LiYing 은 개발자 aoguai 가 쓴 자동화 프로그램으로, 이 흐름 전체를 이 기계로 옮긴다. GitHub 에 AGPL-3.0 라이선스로 공개되어 있고, 저장소에는 부모가 운영하는 사진관의 일을 덜어 주려고 시작했다고 적혀 있다. 다루는 것이 증명사진이므로 입력은 정해진 조건을 갖춘 한 사람의 인물 사진이어야 한다.

여섯 단계를 하나의 흐름으로

공식 흐름은 여섯 단계로 나뉜다. 사진 읽기, 기울기 자동 판정과 보정, 피부 보정, 배경 교체, 크기 조정, 자동 배치다. 검출은 두 모델이 함께 맡는다. YOLOv8n-pose 가 몸의 위치를, YuNet 이 얼굴의 특징점을 찾고, 둘이 함께 이 사진의 구도가 쓸 만한지 판단한다. 기울기 보정은 이 특징점 위에 세워진다. 어깨와 눈의 기울기가 계산되면 사진 전체가 바른 방향으로 돌아가고, 안내선을 손으로 당길 필요가 없다.

배경을 무슨 색으로 할지는 인물 분리 모델이 정한다

교체에는 RMBG 계열의 인물 분리 모델을 쓰고 1.4 와 2.0 두 판이 모두 지원된다. 분리한 인물은 임의의 RGB 색 위에 얹을 수 있다. 빨강, 파랑, 흰색 그리고 신분증에서 흔한 어두운 색은 색 설정에 적혀 있어 다른 색이 필요하면 채널 값을 넣으면 된다. 투명한 채널을 가진 결과도 낼 수 있어, 뒤에 다른 사진 프로그램에서 마무리할 때 다시 오려내는 수고를 덜어 준다.

피부 보정은 --skin-retouch 스위치로 조절하며 기본값은 매끄러움 0.7, 밝기 0.8 이고 둘 다 따로 조정할 수 있다. 아래 비교에서 왼쪽이 원본, 오른쪽이 기본값으로 처리한 결과이며 얼굴의 광택과 결이 모두 남아 있다.

크기는 설정 파일에 적는다

자르는 크기는 코드에 고정하지 않고 데이터 디렉터리의 CSV 에 둔다. 중국어와 영어로 하나씩 있다. 흔한 규격은 거의 갖추어져 1인치, 2인치, 작은 1인치, 작은 2인치, 여권, 비자가 바로 고를 수 있고 모자라면 본보기대로 한 줄을 더하면 된다. 자르기는 단순한 확대 축소가 아니다. 인물의 위치와 비율을 규격에 맞게 유지해야 하고, 구도는 얼굴 크기와 머리 위 여백 두 값으로 미세하게 맞춘다. 앞의 값은 얼굴이 화면에서 차지하는 몫을, 뒤의 값은 얼굴이 얼마나 내려앉는지를 정한다.

인화지 한 장을 채운다

배치 단계에서 아끼는 수작업이 뚜렷하다. 처리가 끝난 사진 한 장씩이 지정한 행과 열로 인화지에 들어간다. 1인치는 3×3으로 5인치에, 2인치는 2×2로 5인치에, 1인치는 4×2로 6인치에 들어가며 행과 열의 수는 직접 정할 수 있다. 사진 사이의 간격과 묶음 전체가 인화지에서 놓이는 위치도 바꿀 수 있고, 위치에는 왼쪽 위에서 오른쪽 아래까지 아홉 개의 기준점이 있어 두 가지 배치를 한 번에 한 장에 담아 가장자리 여백까지 쓸 수 있다. 자르는 선은 넣었다 뺐다 할 수 있고, 인쇄한 뒤 선을 따라 자르면 된다.

세 가지 방식, 모두 이 기계에서

윈도우에서는 한 벌로 묶은 꾸러미를 쓸 수 있고 그 안에 파이썬 실행 환경이 들어 있어 화면을 이 기계의 주소에서 열어 조작한다. 명령 줄 판은 값 지정이 더 세밀해 직접 쓴 일괄 처리 스크립트에 넣기에 맞는다. 도커 배치는 포트 대응, 모델 디렉터리 연결, 그래픽 카드 전달까지 구성 파일에 적혀 있어 늘 켜 두는 기계에 어울린다. 처리하는 동안 망에 연결하지 않고 손님의 사진이 이 기계 밖으로 나가지 않는다. 하루에 인물 사진 백 장을 다루는 가게에서는 이 점이 크다. 그래픽 카드 가속은 선택이며 CUDA 와 cuDNN 을 갖추면 그쪽에서 계산하고, 카드가 없어도 멈추지 않고 처리 장치로 물러난다.

쓰기 전에 알아 둘 것

모델 파일은 프로그램에 딸려 오지 않는다. 따로 받아 정해진 디렉터리에 넣어야 하고 첫 설정에서는 피할 수 없다. 검출과 오려내기의 결과는 사진 자체에도 좌우되며, 만든 사람은 설명 자료에 분명히 적어 두었다. 이 프로젝트가 겨냥하는 것은 증명사진 처리이고 입력은 정해진 조건을 갖춘 한 사람의 인물 사진이어야 하며, 어수선한 배경이나 여러 사람이 나온 사진에서 뜻밖의 결과가 나오는 것은 당연하다고 했다. 일부 사진에서 오류가 난다는 보고도 있고, 크기와 배경색 조합을 바꾸면 대개 넘어간다.

라이선스에 대하여

AGPL-3.0 은 흔한 관대한 라이선스보다 한 걸음 더 나간다. 고친 판을 망 서비스로 다른 사람에게 제공하면 바뀐 부분도 AGPL 방식으로 소스를 공개해야 한다. 자기 가게에서 사진을 처리하는 데만 쓴다면 이 조건에 걸리지 않는다.

검출과 보정, 배경 교체에서 잘라 내기와 판짜기까지, LiYing 은 증명사진 후반 작업의 되풀이되는 동작을 한 번의 실행에 모으고 처리는 모두 이 기계에서 끝난다. 촬영을 해결하지도, 세밀한 손질을 하지도 않는다. 변하지 않는 부분만 맡는다.