디지털 시대에 살고 있음에도 불구하고 대부분의 사람들은 추억을 저장하는 다양한 방법을 활용하는 데 있어 여전히 지식이 부족합니다. 이 진술은 대부분의 개인이 수십 년이 지난 빛바래거나 깨지거나 흑백 사진을 없애는 데 어려움을 겪고 있기 때문입니다. AI 기술 분야에서 큰 진전을 이루고 있는 jpgHD라는 놀라운 혁신이 등장하여 오래된 사진의 자연스러운 선명도를 손상시키지 않고도 사진을 되살리고, 컬러화하며, 향상시킬 수 있게 되었습니다.
jpgHD란 무엇인가요?
jpgHD는 인공 지능으로 구동되며 손실이 적은 기술에 초점을 맞춘 사진 복원 플랫폼입니다. 사진 조작을 위해 만들어진 일반 프로그램과의 가장 큰 차이점은 사람의 수고를 크게 줄이고 때로는 실수를 식별할 수 있어 사용자의 필요성을 최소화할 수 있다는 것입니다. 좀 더 구체적으로 설명하자면, jpgHD는 픽셀 단위로 이미지의 변형을 검사하고 누락된 부분을 스마트하게 변경하여 이미지의 디테일 손실을 해결하여 원래의 모습을 이해하고 표시할 수 있도록 합니다.
주요 기능
그 중에서도 jpgHD는 오래된 사진을 개선하기 위해 다음과 같은 기능을 제공하는 유일한 사진 복원 도구입니다:
무손실 복원: 손상되지 않은 부분은 그대로 유지하면서 사진의 균열, 찢김, 얼룩 등을 제거합니다.
스마트 컬러화: 이 기술은 흑백 사진에서 벗어나 지능적인 색조 선택을 통해 자연스러운 색상을 구현합니다.
얼굴 향상: 조명 보정뿐만 아니라 흐릿할 수 있는 얼굴의 다양한 속성의 품질을 개선하는 데 중점을 둡니다.
일괄 처리: 여러 장의 사진을 동시에 복원할 수 있으며 디지털 아카이빙에 적합합니다.
사용자 친화적인 인터페이스: 기술적인 측면에 대한 지식은 사용자의 몫입니다. 도움 없이도 대부분의 작업을 수행할 수 있습니다(업로드를 ...

차트의 마지막 열은 여성의 키와 선형 회귀 모델에서 도출된 예상 팔 길이의 차이인 잔차 값 사이의 연관성을 보여줍니다.
그래프의 점은 그림의 점에 해당하는 한 사람의 키를 나타냅니다.
각 응답자의 키만 제공된다는 사실도 그 이유 중 하나입니다."
팔 길이 잔여량은 대부분 -6~+6cm 사이이므로 가변성이 있는 수입니다.
실제 테스트 및 경험
jpgHD의 효율성을 입증하기 위해 다양한 정도의 손상을 입은 20세기 가족 사진 세트를 대상으로 한 테스트에서 이 기술을 적용했습니다. 주름이 심하고 변색된 1950년대 초상화는 이 메커니즘을 통해 2분 이내에 처리되었습니다. AI는 주름을 제거하고 잃어버린 얼굴 부분을 다시 디자인했을 뿐만 아니라 자동으로 생성된 색상이 피사체의 옷과 약간 비슷하게 표현되었습니다. 복원 후 컬러 밸런스 변경을 직접 실행하면 더 세밀하게 제어할 수 있고 훨씬 더 정확한 결과를 얻을 수 있습니다.
jpgHD를 테스트하기 위해 사진의 모서리가 없는 1920년대의 아주 오래된 단체 사진을 사용했습니다. 주변 패턴을 통해 jpgHD가 구멍을 사실적으로 채워 균열을 자연스럽게 가릴 수 있도록 유도했습니다. 마찬가지로 복잡한 배경 문제 (시험용 ...
단계별 튜토리얼
jpgHD는 기본적으로 매우 사용자 친화적이었습니다:
jpgHD 웹사이트로 이동하여 계정에 가입합니다(단일 이미지만 처리하는 경우 이 단계는 선택 사항입니다).
사진을 끌어다 놓거나 파일에서 직접 선택합니다. JPG, PNG, TIFF 등의 형식을 사용할 수 있습니다.
원하는 색상을 선택하기만 하면 쉽게 원래 상태로 복원할 수 있습니다(색상이 필요한 경우, 얼굴로 보정하거나 상황에 따라 배경을 복구할 수 있습니다).
처리 버튼을 클릭하고 AI가 작업을 완료할 수 있도록 몇 초의 시간을 줍니다(처리 시간은 이미지의 크기와 서버의 로드 정도에 따라 달라집니다).
결과를 확인하고 필요에 따라 조정 사항을 수정한 다음 마지막으로 사진을 저장합니다.

가장 완벽한 효과를 보려면 최상의 화질의 사진을 제출하고 보정 슬라이더를 위로 올리면 아티팩트가 발생할 수 있으니 주의하세요.
장점: 이 소프트웨어를 사용하면 기술적 전문 지식 없이도 사진을 고속으로 좋은 품질로 다시 늘릴 수 있으며 기술 분야에 대한 기술이 없는 사람들에게 적합합니다.
단점: 인공 착색 기능은 몇 가지 종류의 옷이나 자연 색조처럼 균일한 결과를 얻지 못할 수 있습니다.
작업의 유연성과 광범위한 애플리케이션 및 자동화의 조합은 jpgHD의 단점을 극복할 뿐만 아니라 오래된 사진을 디지털화하는 작업을 하는 사람들에게도 유용한 선택으로 떠오르고 있습니다.