늘리는 것과 다시 짓는 것의 차이

평범한 방법으로 이미지를 크게 하면 같은 정보의 큰 판이 나온다. 새 화소는 모두 주변 화소에서 규칙으로 계산된다. 이웃의 평균을 내고, 거리로 가중하고, 결과를 넣는다. 더해지는 것은 없다. 그 방식으로 사진을 크게 하면 부드러워진다. 간격이 벌어질 때 평균이란 바로 그런 모습이기 때문이다.

Waifu2x-Extension-GUI 는 종류가 다른 일을 한다. 아주 많은 이미지로 훈련된 모델을 쓰기 때문에, 새 화소를 놓을 때 평균을 내는 것이 아니라 '이런 그림은 이 지점에서 대개 이렇게 보인다'를 제안한다. 윤곽은 경사로 번지지 않고 윤곽으로 남는다. 원본이 겨우 암시만 하던 곳에 질감이 다시 나타난다. 무료이고 소스가 공개되어 있으며 윈도우에서 돌아간다.

두 동작 모두 '다시 짓기'이고, 그 말에는 무게가 있다

이 프로그램은 흔히 확대와 노이즈 제거, 두 가지를 하는 것으로 설명되는데 같은 동작을 두 방향에서 본 것이다. 확대는 '알려진 화소 사이에 무엇을 넣을까'를 묻고, 노이즈 제거는 '입자가 없었다면 그 화소는 무엇이었을까'를 묻는다. 둘 다 파일에 없는 정보에 대한 질문이고, 두 답 모두 데이터 자체가 아니라 미리 배운 지식에서 나온다.

비판이 아니라 동작에 대한 설명이다. 선화, 삽화, 윤곽이 또렷하고 면이 평평한 그림에서 결과가 놀라울 만큼 좋은 이유가 이것이다. 사전 지식이 강하고 추측이 맞기 쉬운 경우다. 반대로 얼굴, 잎, 천 같은 사진에서 결과가 덜 믿을 만한 이유이기도 하다. 거기서는 모델이 질감을 만들어 내야 하고, 틀린 질감을 설득력 있게 만들어 낼 수 있다.

모델을 고르는 것은 가정을 고르는 것

여러 모델이 제공되고 그 선택은 장식이 아니다. 각각 다른 이미지로 훈련되어 '세상이 어떻게 보이는가'에 대한 다른 의견을 지닌다. 삽화 위주로 훈련된 모델은 선화에서 날카롭고 확신 있는 선을 만들고 사진에서는 다소 플라스틱 같은 결과를 만든다. 사진 소재용 모델은 입자와 피부를 그럴듯하게 유지하고 도표의 딱딱한 윤곽을 무디게 할 수 있다.

그래서 쓸모 있는 절차는 '최고의 모델 찾기'가 아니라 같은 이미지에 둘을 써 보고 원래 크기로 비교하는 것이다. 볼 것은 선명도가 아니다. 어떤 모델이든 선명해질 수 있다. 볼 것은 만들어진 세부가 화면의 나머지와 일치하는가다. 틀린 질감은 '이 영역이 이웃보다 분주하다'는 모습으로 드러나고, 그것이 추측임을 알면 훨씬 쉽게 보인다.

일괄 처리가 대부분에게 존재 이유다

한 장에 하는 것은 호기심이다. 사백 장에 하는 것은 작업 흐름이고, 사람들이 실제로 필요한 것은 그 흐름이다. 스캔한 자료 더미, 문서에 넣을 스크린샷 폴더, 영상에서 뽑은 한 묶음의 프레임. 폴더를 받아 모델 하나를 걸고 내버려 두어도 도는 대기열은 저녁 한 나절의 손작업을 배경 작업으로 바꾼다.

일괄의 대가는 실수의 곱셈이고, 이 종류의 도구에서 그 실수는 조용하다. 사백 장의 과도한 확대는 실패하지 않는다. 느리게 성공하고, 디스크를 채우고, 아무도 쓸 수 없는 파일을 만든다. 그래서 지켜야 할 절차는 지루한 것이다. 몇 장을 처리하고, 원래 크기로 보고, 모델과 설정을 확인하고, 그다음에 폴더를 통째로 보낸다.

이 화면이 무엇이고 무엇이 아닌가

모델을 감싼 그래픽 껍데기가 이 프로그램이 독립된 물건인 이유다. 속 기술은 명령줄에 익숙한 사람에게 오래전부터 쓸 수 있었다. 파일 목록과 모델 메뉴와 시작 버튼이 있는 창이 나머지 모두에게 쓸 수 있게 만들었다. 실질적인 기여이고 그렇게 적혀야 한다.

그것이 아닌 것은 '마법처럼 좋아지는' 필터다. 사진의 입자는 흔히 손상이 아니라 정보이고, 그것을 지우는 것은 결과가 따르는 판단이다. 이런 처리에 대개 따라오는 선명하게 하기는 찍히지 않은 세부를 만들 수 없고 이미 있던 윤곽을 과장할 뿐이다. 이 도구가 가장 좋은 것은 입력이 정말 부족할 때 — 인쇄해야 하는 작은 이미지, 크기를 잘못 잡은 스크린샷 — 이고, 입력이 문제없고 동기만 '어쨌든 더 좋게'일 때 가장 쓸모없다.

오픈소스, 그리고 여기서 특히 중요한 이유

활발한 공동체와 정기적 업데이트가 있는 열린 프로젝트는 건강한 도구의 평범한 설명이지만, 이 분야에서는 평소보다 무겁다. 영역이 빨리 움직이고, 모델은 교체되고, 하드웨어 지원은 바뀐다. 관리되는 프로젝트는 계속 돌아가고, 아닌 프로젝트는 의존성이 더는 풀리지 않는 폴더가 된다. 문제를 공개로 제기하고 논의할 수 있다는 것도 모델 선택이 시간에 따라 나아지는 길이다.

결론

너무 작거나, 너무 지저분하거나, 당시 아무도 생각하지 않은 크기로 만들어진 이미지를 가진 사람에게 Waifu2x-Extension-GUI 는 맞는 도구다. 장점은 늘리는 것이 아니라 다시 짓는다는 것이고, 한계는 같은 사실의 뒷면이다. 다시 짓기는 추론이고 추론은 자신 있게 틀릴 수 있다. 원래 크기로 두 결과를 비교해 모델을 고르고, 수백 장을 줄 세우기 전에 몇 장으로 시험하고, 출력을 '되찾은 원본'이 아니라 '그럴듯한 새 이미지'로 다뤄라. 그렇게 이해하면 이것은 원래라면 쓸 수 없었을 소재를 구해 내는, 몇 안 되는 무료 도구 중 하나다.