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 그래픽 카드에서 실행되도록 하는 API입니다. 최신 Chrome, Edge, Opera, Yandex 브라우저는 데스크톱과 Android에서 이를 지원하며, Safari와 Firefox도 최신 버전에서 추가했습니다. WebGPU가 없거나 기기의 그래픽 카드가 이를 실행하지 못하면 여기서는 업스케일이 시작되지 않습니다. CPU로는 한 프레임에만 수 분이 걸리기 때문입니다. 이 경우 페이지는 당사 GPU 서버에서의 처리 또는 AI 없이 동작하는 «동영상 개선»을 제안하며, 후자는 어떤 기기에서도 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 원본의 길이와 해상도에 따라 늘어납니다. 신경망은 항상 전체 프레임을 처리하므로 같은 파일의 HD 720p도 ×4와 거의 같은 시간이 걸리고, 파일만 작아집니다. 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.

"HD 720p"를 선택하세요. 640×360은 1280×720이 되고, 와이드 640×280은 1280×560이 됩니다. 각 옵션에 내 파일의 결과 크기가 표시됩니다. 신경망은 여전히 전체 프레임을 처리하므로 ×4보다 조금 빠를 뿐이지만, 파일은 몇 배 작아집니다. Full HD가 필요하면 "Full HD 1080p"를 선택하세요.

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.