Upscayl - 클라우드 없이 로컬에서 AI를 사용하여 이미지를 향상하세요
업데이트 날짜:2024년 9월 6일
일반적으로 나는 AI에 대해 많은 것을 경멸합니다. 인공 지능이라는 개념 자체에 본질적으로 잘못된 것이 있기 때문이 아닙니다. 아니요. 제가 싫어하는 것은 AI라고 주장하는 기술과 제품에 대한 떠들썩함과 과대광고입니다. 기껏해야 미화된 통계에 불과하고 두꺼운 마케팅 넌센스로 거품을 낸 것일 뿐입니다. 이제... 오래된 저해상도 흐릿한 이미지가 많이 있다고 가정해 보겠습니다. 당신은 그들을 더 좋게 만들 수 있습니까? AI로?
2000년대 초반 TV 범죄 쇼를 시청했다면 그냥 '강화'하는 것뿐입니다. 단, 이미지를 확대할 때마다 James Maxwell과 Ludwig Boltzmann은 무덤에서 회전합니다. 왜냐하면 열역학 법칙을 위반하고 있기 때문입니다. 엔트로피와 그 것. 무에서 데이터를 생성합니다. 마법. 그러나 이것이 실제로 AI 기반 프로그램이 약속하는 것입니다. 문제는 클라우드 과부하에 영혼을 맡기지 않고도 AI를 수행할 수 있느냐는 것입니다. 아, 결국엔 그럴 수 있을 것 같군요! 그러한 도구 중 하나가 Upscayl입니다. 오픈 소스, 크로스 플랫폼, AI 이미지 향상기. 정말 환상적이네요. 이제 실제로 광고한 대로 작동하는지 확인해 보겠습니다.
쉬운 설정, 진정한 오프라인
모든 종류의 AI에 대한 요구 사항은 로컬 설정을 생성하는 기능입니다. 그리고 너무 많은 단계도 필요하지 않습니다. Upscayl은 이 두 상자를 모두 확인합니다. Snap Store에서 스냅 버전의 도구를 다운로드하고 Kubuntu 24.04(Linux)에 프로그램을 설치했습니다. 아무런 문제가 없으며 간단하고 빠르게 배포됩니다.
다음으로 프로그램의 네트워크 연결도 비활성화했습니다. 스냅은 샌드박스 처리된 Linux 애플리케이션이며, 선언된 리소스에 대한 액세스를 선택적으로 활성화하거나 비활성화할 수 있습니다. 이 특별한 경우 Upscayl은 귀하의 홈(파일용), OpenGL 등(실제 렌더링 및 처리용) 및 기타 여러 리소스에 대한 액세스 권한이 필요합니다. 네트워크 플러그도 나열되어 있으며 기본적으로 활성화되어 있습니다. 이는 대부분의 스냅에 해당되며 그 자체로는 문제가 되지 않습니다.
하지만 Upscayl이 실제로 100% 로컬 마법을 수행할 수 있는지 확인하기 위해 수동으로 네트워크 플러그를 분리했습니다. 모든 실제적인 목적을 위해 프로그램에 관한 한 내 컴퓨터에는 네트워크가 전혀 없습니다. 다음으로 Upscayl을 시작하고 이를 사용하여 여러 이미지를 "수정"했습니다. 문제도 없고 불만도 없습니다. 훌륭해요.
개별 그래픽 카드 요구 사항(Vulkan 호환)
Upscayl을 사용하려면 상대적으로 현대적이고 성능이 뛰어난 개별 그래픽 카드를 갖춘 시스템이 필요합니다. 대부분의 통합 GPU는 작동하지 않습니다. 문제는 현대적이고 유능하다는 것이 실제로 무엇을 의미하는가 하는 것입니다. 제 테스트 박스는 2014년 IdeaPad 노트북인데 SSD 업그레이드 후 최근 Kubuntu 24.04를 설치했습니다. 시스템에 오래된 Nvidia 카드가 있습니다. 그리고 그것은 잘 작동했습니다. 최신 세대의 장치만큼 빠르지는 않을지 모르지만 Upscayl은 아무런 문제나 이슈 없이 작업을 처리했습니다. 그렇다면 10년 된 노트북이면 충분할 것 같습니다.
실제 작업, 괜찮나요?
이제 중요한 부분입니다. Upscayl이 실제로 좋은 결과를 가져올 수 있을까요? 이를 테스트하기 위해 나는 오래된 사진을 샅샅이 뒤져 몇 가지 선택 가능한 후보를 찾았습니다. 실험에 좋은 선택이 될 것이라고 생각되는 세 장의 사진을 찾았습니다.
- 1983년 스키 샬레 사진(좋은 35mm 아날로그 필름 카메라로 촬영) 후 값싼 가정용 스캐너(300DPI)를 사용하여 인쇄된 사진을 스캔하여 디지털화했습니다.
- 2004년 인간 사진, 혼합 조명 조건에서 약간의 흐림 효과가 더해졌습니다.
- 2005년 720x540픽셀 해상도의 잠자는 고양이 사진이 전화 채팅, 메일 등을 통해 전송되었으며 아마도 어떤 프로그램을 사용하든 두세 번 압축되었을 것입니다.
Upscayl은 꽤 훌륭하고 친숙한 UI를 가지고 있습니다. 사용하기 매우 편리합니다. 왼쪽에는 이미지(일괄 처리를 위한 여러 파일 포함), 향상 모델 선택, 배율 및 출력 폴더를 로드할 수 있는 사이드바가 있습니다. 매우 간단합니다. 오른쪽에는 원본 사진이 표시되며, 처리가 완료되면 "이전" 및 "이후" 결과를 확인할 수 있는 수직 슬라이더도 있습니다.
Upscayl에 사진을 넣고 프로그램을 실행해 보았는데...
내 노후화된 2014년 컴퓨터에서는 2500x2500px 사진을 4배로 확대하는 데 약 7분이 걸립니다. 이는 상당히 합리적입니다. 그러나 모델이 사진에서 찾는 정보에 따라 시간은 크게 달라질 수 있습니다. 거친 느낌과 조명 수준도 최종 결과에 영향을 미칩니다. 더 높은 이미지 배율을 사용하거나 이미 상당히 큰 원본 이미지를 사용하는 경우 시간은 쉽게 20~30분이 될 수 있습니다. 하지만 전체적으로 성능은 상당히 좋습니다.
잠자는 고양이 이미지로 결과는 훌륭했습니다. 빠른 렌더링(10초), 확실한 개선. 확실히 더 자세히 보실 수 있습니다. 따라서 우리는 16배 더 많은 픽셀을 가진 파일을 갖게 되었지만 더 깨끗하고 선명합니다. 완벽하지는 않지만 확실히 훌륭합니다. 이제 이것은 조명, 선명도 및 대비가 좋은 저해상도 이미지였습니다.
다음은 사람 사진으로 시도해 봤습니다. 결과는... 중립이었습니다. 새 이미지의 품질이 실제로 향상되는 것을 볼 수 없었습니다. 더 컸지만 "오류"도 마찬가지였습니다. 여기에는 두 가지 유형의 조명이 포함된 큰 사진이 있습니다. (원본) 사진의 왼쪽 절반은 오른쪽에 비해 더 흐릿하고 어둡고 상당한 양의 입자가 있습니다. Upscayl은 여기서 많은 일을 할 수 없었습니다.
스키 샬레의 결과는 실제로 원본과 반전이었습니다. 고급 제품은 내가 시작했던 것보다 나빴습니다. 사진에는 조명이 좋지만, 거친 부분이 많고 미세한 디테일(나무와 잔디)도 많이 있습니다. 내 생각에는 이미 이미지의 매우 바쁜 부분에 대한 어떤 종류의 외삽법이라도 더 많은 노이즈가 발생하는 것 같습니다. 최고의 ULTRASHARP를 포함하여 여러 모델을 사용해 보았지만 여전히 아무런 개선이 이루어지지 않았습니다.
이 중 어느 것도 내 사진 3번에는 적용되지 않았습니다.
다음은 잔디 부분의 일부를 확대한 것입니다. 원본(왼쪽)에서 볼 수 있듯이 거친 부분이 많이 있습니다. 이는 오래된 아날로그 필름 사용, 필름 현상, 수십 년 동안 선반에 놓여 있던 사진, 약 15년 전 값싼 기성 디지털 스캐너(300 DPI이기는 하지만)를 사용한 후속 스캔, 그리고 이제는 AI로 확장된 결과의 조합입니다. "개선된" 잔디는 더 흐려집니다. 하늘과 머릿단도 마찬가지입니다. 이 경우 원본에서 볼 수 있는 특정 "점" 패턴에 대해 새 모델을 개발하고 훈련할 수 없다면 이미지는 가능한 한 선명할 것입니다. 하지만 이미지 크기가 적당하기 때문에(약 2500x2000픽셀) 이는 다른 무엇보다 노이즈 감소 효과가 뛰어납니다.
힌트:이미지를 확대할 필요는 없습니다
여기에 중요한 관찰이 있습니다. 사진을 더 크게 만들 필요는 없습니다. x1 배율 인수를 사용하면 원래 크기를 유지할 수 있습니다. 알고리즘은 누락된 정보를 가능한 한 많이 보간하려고 시도합니다. 이는 개선 사항이 있는지 확인하기 위한 좋은 첫 번째 접근 방식이 될 수 있습니다. 시간도 절약됩니다.
전체 결과, 사전 결론, Nvidia PRIME에 대한 제외
사람과 풍경을 포함하여 약 50여 장의 이미지를 프로그램으로 처리한 결과 몇 가지 결과를 얻었습니다. 그 중 일부는 놀랍지만 일부는 프로그램 FAQ에 명확하게 설명되어 있습니다.
- 기적을 기대하지 마세요. 약간의 개선이 있을 수는 있지만 이는 귀하의 상상만큼 이루어지지는 않습니다.
- Upscayl은 입자가 적고 조명이 좋으며 디테일이 적당한 이미지에 가장 적합합니다.
- 이미 품질이 좋지 않은(예:흐릿하고 노이즈가 있는) 대형, 고해상도, hi-DPI 사진이 있다면 Upscayl은 해당 작업에 적합한 도구가 아닙니다. 상황을 약간 개선할 수 있지만 노이즈 요인이 모델 알고리즘 평활화 및 근사화보다 '큰' 경우 의미 있는 결과를 볼 수 없습니다.
- REAL-ESRGAN은 ULTRASHARP보다 더 부드러운 이미지를 생성하므로 위에 설명된 제한 사항 내에서 더 거칠거나 더 흐린 이미지에 더 적합합니다. 하지만 여기저기서 명확성을 잃을 것입니다. 항상 절충안이 있습니다.
무엇보다도 Linux 설정에 매우 만족했습니다.
- Kubuntu 24.04의 초기 문제에도 불구하고 이제는 해결되어 잘 작동합니다.
- 설치는 스냅을 통해 간단했고 사용법은 간단했으며 진정한 오프라인이었습니다.
- 프로그램 요구 사항은 그리 많지 않습니다. 10년 된 제 노트북은 훌륭하게 작동했습니다.
- 내 하이브리드 그래픽 설정이 완벽하게 작동했습니다. Nvidia 카드는 PRIME on-demand로 구성되어 필요할 때 더 강력한 카드를 사용하고, 나머지 시간에는 배터리를 절약하기 위해 통합 카드를 사용합니다. Upscayl을 실행하면서 동작을 확인했는데 실제로 nvidia-smi에서는 Nvidia GPU로 실행되는 프로그램이 표시되고 있었습니다. 과도한 가열도 금지됩니다.
Nvidia 535 드라이버, 주문형 설정, 보통 온도, 정말 좋습니다.
결론
대부분의 최신 프로그램은 별로입니다. 정말. Upscayl은 이러한 현대적 평범함의 예외입니다. 큰 예외입니다. 아름답고 우아한 프로그램입니다. 멋진 GUI, 간단한 사용법, 간단하고 깔끔한 설치, 진정한 오프라인 작업 모드, 다양한 모델, 우수한 성능, GPU에 비해 적당한 요구 사항, 완벽하지는 않더라도 괜찮은 결과를 제공합니다. 내 책에서 이것은 실제로 꽤 좋은 금액입니다. 예상했던 것보다 훨씬 더 많네요.
작고 세부적이고 단순한 사진이나 이미지가 있고 조명이 고르고 흐림과 노이즈가 적은 경우 최상의 결과를 얻을 수 있습니다. 귀하의 파일이 이러한 조건을 만족한다면 Upscayl에서 매우 만족스러운 결과를 기대할 수 있습니다. 그렇지 않다면 결과는 좋은 것부터 실망스러운 것까지 다양할 것입니다. 그냥 알아두세요. 자, 말하자면 이것은 정말 환상적인 작은 도구이며 테스트할 가치가 충분히 있습니다. 다음으로 ImageMagick과 GIMP를 사용하여 위의 모든 작업을 수동으로 시도해 보겠습니다. Linux의 명령줄 도구를 사용하여 사진을 얼마나 개선하고 확대할 수 있는지 직접 확인하고 싶습니다. 이것이 다음 튜토리얼의 주제가 될 것입니다. 계속 지켜봐 주시기 바랍니다.
건배.