많은 사진가들이 말합니다. 사진은 찍을 때 잘 찍어야 한다고요. 맞는 말입니다. 찍을 때 잘 찍어야 합니다. 그러나 후보정을 죄악시 하는 모습은 좋아 보이지 않습니다. 사진 촬영 후 후보정이 필수는 아니지만 필요하면 할 수 있는 것이 후보정이라고 생각합니다. 

다만, 너무 과한 후보정으로 원본의 느낌을 왜곡하거나 훼손하는 것이 의도된 것이 아니라면 과한 후보정은 지양해야 합니다. 요즘 많은 사람들이 사진 촬영 후에 노출, 콘트라스트, 색감, 구도 등등 사진 촬영 후 에 후보정을 통해서 사진을 가공하고 있습니다. 

그런데 이 후보정도 사람마다 스킬 능숙도가 천차 만별입니다. 프로들은 아주 빠르고 멋지게 후보정을 하는 반면 사진 초보들은 후보정을 안 하거나 해도 줏대 없이 하거나 사진을 더 망치기도 합니다. 그래서 요즘은 사진 촬영도 배워야 하지만 사진을 편집 가공하는 후보정도 같이 배우면 좋습니다.

사진 후보정은 암실 작업이라고 생각하시면 됩니다. 포토샵이나 라이트룸으로 하는 디지털 암실 작업입니다. 이는 스마트폰도 마찬가지입니다. 요즘 스마트폰으로 사진 참 많이 찍습니다. 그렇게 스마트폰으로 촬영한 사진을 사진 편집 및 후보정 앱으로 리터칭(후보정) 한 후에 SNS에 올리는 분들이 많습니다.

편리한 스마트폰으로 사진을 리터칭해도 보통 1~2분이 걸립니다. 이 시간은 길지 않지만 SNS에 사진 하나 올리려고 1~2분 동안 만지는 것도 시간이 아깝습니다. 그냥 스마트폰이 알아서 가장 멋지게 후보정(리터칭)을 해주면 얼마나 좋을까요? 

이런 불만을 구글 연구소와 MIT가 해결하고 있습니다. 


MIT와 구글 연구소가 함께 개발 중인 인공지능을 이용한 리터칭 기술은 스마트폰으로 사진을 촬영하면 바로 최적의 사진 후보정(리터칭)된 사진을 만드는 기술을 개발하고 있습니다. 



자동 사진 후보정 기술은 저해상도 사진을 웹 서버에 전송을 하면 인공 지능이 기계 학습을 통해서 고해상도 자동 후보정이 된 사진을 출력해 주는 기술입니다. 이전에는 클라우드 웹서버에서 처리하는 방식이었습니다. 이 방식은 많은 자원이 투입되야 하는 문제점이 있었습니다.

이에 구글과 MIT는 비슷한 사진 수천 장을 스스로 분석하는 인공지능의 기계 학습 기술을 이용해서 기존 사진 후보정 처리 시간을 1/10으로 줄였습니다. 덕분에 스마트폰으로 사진 촬영을 한 후 바로 자동 사진 후보정이 된 사진을 볼 수 있습니다. 

저해상도 사진을 업로드해서 사진 후보정을 한 후 고해상도 사진 출력물을 만들기 때문에 어려움이 있습니다. 저해상도 사진을 고해상도로 만드려면 픽셀 색상 값을 추론해야 합니다. 이 추론을 수천 장의 비슷한 사진을 기계 학습으로 분석한 인공 지능이 추론을 해서 색상 값을 채웁니다. 


이에 연구진들은 고해상도 이미지의 각 픽셀에 색을 넣기 위해서 16 x 16 x 8의 3차원 격자 방식을 도입합니다. 

16 x 16은 원본 이미지의 픽셀 위치이고 8개의 층은 다른 픽셀의 밝기에 해당됩니다. 



연구진들은 Durand's 그룹과 어도비에서 만든 데이터 세트에서 시스템을 훈련시킵니다. 데이터 세트에는 5,000장의 이미지를 각각 다른 5명의 사진 작가에 의해 보정된 데이터가 있습니다. 여기에 HDR 이미지를 만들 수 있는 이미지 알고리즘 등을 적용한 후 수천 개의 이미지를 사용해서 훈련을 시켰습니다. 


기계 학습 덕분에 12GB의 메모리가 필요한 자동 후보정 기술이 100MB 정도의 메모리로 자동 사진 후보정을 할 수 있게 되었습니다. 


이전에는 일일이 사람이 사진 후보정(리처팅)을 하는 것을 


<원본>


<인공지능을 이용한 자동 후보정 사진>


이제는 인공지능이 최적의 사진 후보정을 만들 수 있는 시대가 되었네요. 그것도 PC나 노트북 같은 퍼포먼스가 좋은 디바이스가 아닌 스마트폰으로도 가능해졌습니다. 

앞으로 사진은 인공지능이 많이 투입될 것입니다. 후보정 때문에 고민이나 할 줄 몰라서 그냥 업로드 했던 분들도 이제는 인공지능의 도움으로 최적의 사진 후보정을 경험할 수 있게 되겠네요.

출처 : http://news.mit.edu/2017/automatic-image-retouching-phone-0802

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