AI 비디오 업스케일러 — HD를 4K 초해상도로

일반 리사이즈(lanczos/bicubic)는 기존 픽셀을 늘립니다 — 정보량은 같고 크기만 커져 흐려집니다. Real-ESRGAN은 수백만 이미지로 학습된 딥러닝 모델로, 누락된 디테일을 그럴듯하게 생성합니다: 선명한 경계, 미세 텍스처, 사실적인 피부와 식물. 나란히 비교하면 AI 업스케일이 훨씬 선명합니다.

모든 프레임마다 신경망을 한 번씩 돌리기 때문입니다. 여기 있는 대부분의 도구는 디코딩하고 값싼 처리를 한 뒤 다시 인코딩하지만, Real-ESRGAN은 프레임마다 네 배 크기로 재구성합니다. 이미지 한 장당 실제 연산이 들어가는 일이라, 컨테이너를 바꾸거나 파일을 줄인다고 빨라지지 않습니다. 긴 영상을 걸기 전에 10초짜리로 먼저 시험해 보는 것이 합리적인 이유도 그것입니다.

WebGPU는 AI 모델이 GPU에서 실행되도록 하는 API입니다. Chrome 113+, Edge 113+, Opera 99+, 최신 Yandex Browser — 데스크톱과 Android에서 — 에 탑재되어 있습니다. macOS Safari는 플래그 뒤에 있고, Firefox는 점진적으로 출시 중입니다. 없으면 업스케일러가 CPU 추론으로 폴백 — 느리지만 작동합니다.

네 — 프레임 수와 관계없이 모든 소스 프레임이 업스케일됩니다. 60 fps 클립은 같은 길이의 30 fps 클립보다 두 배 오래 걸립니다. 출력은 소스 프레임 속도를 정확히 보존합니다.

HDR(HDR10, HLG, Dolby Vision)은 AI에 도달하기 전에 SDR rec.709로 자동 톤매핑됩니다 — Real-ESRGAN은 SDR 이미지로 학습되어 광색역 하이라이트를 잘라낼 수 있습니다. 결과는 깨끗하고 올바르게 노출된 SDR 비디오입니다.

모델은 브라우저를 통해 여러분의 기기에서 돌아갑니다. 그래서 속도는 대기열이 아니라 여러분의 하드웨어에 달려 있습니다. 그래픽 가속이 있는 기기가 없는 기기보다 몇 배 빠르고, 휴대폰은 그보다 더 느립니다. 작업은 프레임 단위로 이뤄지므로 시간은 길이와 목표 배율에 따라 늘어납니다. 2배로 키우는 일은 4배의 대략 4분의 1 정도의 일감입니다. 저희는 버그를 찾고 속도를 높이려고 익명화된 성능 사건(프레임 수, 배율, 추론 시간)을 기록합니다. 그 사건에 무엇이 담기는지는 개인정보 처리방침에 적혀 있습니다. 실용적인 조언 하나: 긴 영상을 걸기 전에 먼저 30초를 돌려 보고 예상 시간을 읽어 보세요.

명확한 디테일이 있는 실사 영상이 가장 큰 효과 — 얼굴, 텍스트, 잎사귀, 직물 텍스처. 압축된 소스(YouTube 다운로드, 휴대폰 비디오)는 극적으로 향상됩니다. 이미 선명한 4K 소스는 효과가 적습니다. 심하게 압축되거나 모션 블러가 있는 프레임은 결과가 덜 인상적 — AI는 캡처되지 않은 디테일을 만들어낼 수 없습니다.

모델은 ×4로 고정되어 있습니다. 1080p 소스에서 4320p(4K 이상)를 얻습니다 — "×4" 옵션이 이를 유지합니다. 1440p에서는 5760p가 됩니다. "4K까지" 옵션은 ×4가 과도할 소스에서 최종 크기를 4K로 제한합니다.