우리는 인공지능 신경망을 이용한 이미지 변환 서비스를 제공합니다.
모든 서비스는 100% 무료입니다!
모든 작업은 로컬(당신의 컴퓨터)에서 이루어 집니다!
당신의 사진은 절대로 우리의 서버로 보내지지 않습니다.
(갤러리의 업로드 서비스는 제외)
Pencilizing?
연필로 그린 것처럼 사진을 변환합니다
이 기능은 pencil camera 앱의 Javascript 버전입니다.
'PencilCamera'는 스마트폰 또는 태블릿과 같은 모바일 기기를 위한 애플리케이션으로, 사진을 연필 스케치 또는 드로잉처럼 변환하는 기능을 제공합니다. 이 앱은 실시간으로 카메라로 찍은 사진을 감지하고, 자동으로 이미지를 연필 스케치 또는 드로잉 스타일로 변환하여 보여줍니다.
'PencilCamera'는 특히 예술적이고 창의적인 효과를 원하는 사용자들에게 인기가 있습니다. 간단한 사진을 연필 스케치로 바꾸면서 독특하고 매력적인 시각적 효과를 만들 수 있습니다. 이 앱을 사용하면 일상적인 사진들도 예술적인 표현으로 변신시킬 수 있어서 사용자들에게 색다른 즐거움을 선사합니다.
이 앱은 창의성을 극대화하고 즐거운 시각적 표현을 만들어내는 데에 유용하며, 모바일 기기에서 쉽게 접근하여 사용할 수 있습니다. 'PencilCamera'를 사용하여 일상적인 사진을 아름답고 예술적인 작품으로 변환하고 새로운 시각적 경험을 만들어보세요.
애니 스타일
사진을 일본 애니메이션 스타일로 변환합니다
이 기능은 AnimeGAN AI model을 사용합니다.
animeGAN은 애니메이션 스타일로 캐릭터를 생성하는 Generative Adversarial Network(GAN)의 한 종류입니다. GAN은 딥러닝 모델로서, 실제같은 이미지를 생성하기 위해 생성자(Generator)와 식별자(Discriminator)라는 두 개의 신경망을 사용합니다.
animeGAN은 이 GAN 아키텍처를 사용하여 일본 애니메이션 스타일의 이미지를 생성하는 데 특화되어 있습니다. 이 모델은 실제 애니메이션에서 볼 수 있는 특징적인 표현 방식을 학습하여, 고유한 애니메이션 스타일의 이미지를 생성할 수 있습니다.
이 모델은 대규모 애니메이션 데이터셋을 사용하여 사전 훈련되며, 딥러닝을 기반으로 한 이미지 생성 알고리즘을 사용하여 캐릭터의 얼굴 형태, 머리카락, 눈, 입 등과 같은 세부적인 특징을 생성합니다. 생성자는 초기 랜덤 벡터를 입력으로 받아 애니메이션 스타일의 이미지를 생성하고, 식별자는 생성된 이미지와 실제 이미지를 구분하여 진짜와 가짜를 판별합니다. 이렇게 생성자와 식별자가 서로 경쟁하며 훈련되면서, 생성자는 점점 실제 애니메이션 스타일에 더 가까운 이미지를 생성할 수 있게 됩니다.
animeGAN은 주로 애니메이션 제작자, 캐릭터 디자이너, 게임 개발자 등에게 애니메이션 스타일의 이미지를 생성하는 도구로 사용됩니다. 이 모델을 사용하면 짧은 시간 내에 다양한 애니메이션 스타일의 캐릭터를 생성할 수 있으며, 창의적인 애니메이션 작업에 도움을 줄 수 있습니다.
컬러복원
흑백사진을 컬러사진으로 변환합니다
이 기능은 Deoldify AI model을 사용합니다.
Deoldify는 흑백 또는 오래된 컬러 영상을 실제적이고 생동감 있는 컬러 영상으로 복원하는 딥러닝 기반의 영상 복구 모델입니다. 이 모델은 원본 흑백 또는 풀이 안 된 컬러 영상에 새로운 컬러를 적용하여 놀라운 시각적 효과를 제공합니다.
Deoldify는 GAN(Generative Adversarial Network) 아키텍처를 사용하여 작동합니다. 생성자(Generator)와 판별자(Discriminator) 두 개의 신경망으로 구성됩니다. 생성자는 입력된 흑백 또는 풀이 안 된 컬러 영상을 컬러로 복원하고, 판별자는 생성된 컬러 영상과 실제 컬러 영상을 구분하여 진짜와 가짜를 판별합니다. 생성자와 판별자는 경쟁적인 훈련을 통해 서로를 학습하며, 점차적으로 높은 품질의 컬러 복원을 수행할 수 있게 됩니다.
Deoldify는 사전 훈련된 딥러닝 모델로서, 대규모의 컬러 영상 데이터셋을 사용하여 학습됩니다. 이를 통해 모델은 컬러 영상의 특성과 패턴을 파악하고, 흑백 또는 풀이 안 된 영상에 실제적이고 생동감 있는 컬러를 적용하는 방법을 학습합니다.
Deoldify는 주로 오래된 흑백 영화, 사진, 비디오 클립 등을 복원하고 새롭게 컬러를 입혀주는 데 사용됩니다. 이를 통해 오래된 영상이나 사진을 더 생생하고 현대적인 시각으로 재현할 수 있습니다. Deoldify는 엔터테인먼트 산업, 문화유산 보존, 영상 재생산 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다.
해상도복원
저해상도 사진을 고해상도로 복원합니다
이 기능은 WaifuXL and RealESRGAN AI model을 사용합니다.
RealESRGAN은 실시간 초고해상도 이미지 변환을 위한 딥러닝 모델입니다. 'Real-World Super-Resolution via Kernel Estimation and Noise Injection'의 약자로, 기존의 저해상도 이미지를 고품질의 고해상도 이미지로 변환하는 기술을 제공합니다.
RealESRGAN은 Enhanced Super-Resolution Generative Adversarial Network(ESRGAN)이라는 GAN 기반 아키텍처를 기반으로 합니다. ESRGAN은 초해상도 이미지 생성에 사용되는 생성자와, 실제 이미지와 구분하는 판별자로 구성되어 있습니다. 그러나 RealESRGAN은 ESRGAN을 보다 개선하고 확장하여 실제 세계의 이미지에 적합한 결과를 제공합니다.
WaifuXL 또한 고해상도 이미지를 생성할 수 있는 기능을 제공합니다.
배경 제거
사진에서 뒷배경을 제거합니다
이 기능은 u2net AI model을 사용합니다.
U2Net은 딥러닝 기반의 모델로, 이미지 세그멘테이션 작업을 위해 사용되는 네트워크입니다. 'U2Net: Going Deeper with Nested U-Structure for Salient Object Detection'이라는 논문에서 제안되었습니다. 이 모델은 주로 사물의 경계를 정확하게 분리하는 작업에서 뛰어난 성능을 보입니다.
U2Net은 U-Net 구조를 기반으로 합니다. U-Net은 이미지 세그멘테이션에서 널리 사용되는 아키텍처로, 인코더와 디코더로 구성된 신경망입니다. 인코더는 입력 이미지를 다운샘플링하여 특성 맵을 추출하고, 디코더는 이러한 특성 맵을 업샘플링하여 세그멘테이션 맵을 생성합니다. U2Net은 U-Net의 구조를 더욱 깊게 확장하여 더 정확한 세그멘테이션 결과를 얻을 수 있도록 개선되었습니다.
U2Net은 또한 네스티드 구조(Nested U-Structure)를 도입하여 성능을 향상시켰습니다. 네스티드 구조는 인코더와 디코더 각각에 대해 다양한 크기의 U-Net 모듈을 중첩시킴으로써 세부 정보와 전역적인 문맥 정보를 효과적으로 활용할 수 있습니다.
U2Net은 훈련을 위해 대규모의 이미지 데이터셋과 해당 이미지의 바운딩 박스 또는 픽셀 단위의 레이블을 사용합니다. 이를 통해 모델은 사물의 경계와 주요 특징을 학습하고, 주변 배경과 구분할 수 있는 능력을 갖추게 됩니다.
U2Net은 주로 컴퓨터 비전 분야에서 사물 검출, 객체 추적, 이미지 분할 등 다양한 응용 분야에서 사용됩니다. 이 모델을 사용하면 정확하고 정제된 사물 분리 결과를 얻을 수 있으며, 컴퓨터 비전 작업에 대한 자동화 및 효율성을 향상시킬 수 있습니다.
