AI 사진 자동 보정

사용 방법

1. 보정할 사진 한 장 또는 여러 장을 끌어다 놓거나 눌러서 올려요(최대 20장).
2. 자동으로 얼굴을 찾아 피부 영역(볼·이마·턱 등)만 골라내는 마스크를 만들어요. 눈·눈썹·입술·콧구멍은 마스크에서 빠져요.
3. '전체 자동 보정'이 켜져 있으면 화이트밸런스·명암·채도·노출을 먼저 손봐요.
4. 피부 매끈하게, 잡티 줄이기, 눈밑 밝게, 치아 미백, 밝기, 따뜻함/차가움 슬라이더로 원하는 만큼 조절해요.
5. '원본과 비교' 슬라이더를 움직이거나 눌러서 보정 전후를 비교하고, 마음에 들면 사진별로 또는 ZIP으로 한 번에 저장해요.

어떻게 자동으로 보정하나요

이 도구는 두 단계로 동작해요. 먼저 사진 전체에 적용하는 전체 자동 보정이에요. 사진의 색 분포를 분석해서 회색이 되어야 할 영역이 실제로 회색에 가깝도록 채널별 비율을 맞추는 자동 화이트밸런스(그레이 월드 방식), 가장 어둡고 밝은 영역을 기준으로 대비를 넓히는 자동 레벨, 이미 선명한 색은 그대로 두고 탁한 색만 살짝 선명하게 만드는 비브런스, 사진 전체 밝기를 중간값에 맞추는 자동 노출을 순서대로 적용해요. 다음은 얼굴 보정이에요. 구글 MediaPipe Face Landmarker로 찾은 얼굴 468~478개 지점 중 얼굴 윤곽선(이마~턱~볼) 안쪽에서 눈·눈썹·입술·콧구멍 주변을 뺀 영역만 '피부 마스크'로 만들어요. 이 마스크 안에서만 피부를 매끈하게 하고 잡티를 줄여요. 눈 밑, 치아 안쪽 영역에는 각각 별도의 작은 마스크를 만들어 밝기와 색만 살짝 조절해요. 얼굴 바깥 배경이나 머리카락, 옷은 피부 보정의 영향을 받지 않아요.

피부 매끈하게는 어떤 원리인가요

사진을 작게 줄였다가 다시 원래 크기로 늘리면 세세한 잡티·모공 같은 고주파 정보는 사라지고 피부의 큰 색 흐름(저주파)만 남아요. 이 도구는 이 저주파 이미지를 '목표 피부'로 두고, 원본에서 저주파를 뺀 '고주파(질감) 성분'을 30%만 다시 더해서 피부 결이 완전히 사라지지 않게 섞어요. 이 결과를 피부 마스크의 투명도(가장자리는 흐리게 처리한 페더링)만큼 원본과 섞어서 자연스럽게 경계를 없애요. '잡티 줄이기'는 원본과 저주파 이미지의 차이가 큰 지점(점·잡티처럼 주변보다 유독 밝거나 어두운 부분)을 찾아 그 부분만 추가로 더 강하게 섞는 방식이라, 큰 잡티 위주로 더 지워지고 나머지 피부결은 상대적으로 덜 건드려요. 이 방식은 전문 보정 프로그램의 '가이드 필터·주파수 분리' 기법을 간단하게 흉내 낸 거라, 정교한 리터칭 소프트웨어만큼 세밀하지는 않아요.

얼굴 인식은 어떻게 하나요

구글의 오픈소스 AI 모델인 MediaPipe Face Landmarker가 사진 속 얼굴마다 468~478개 지점(눈, 코, 입, 볼, 이마 윤곽 등)을 찾아줘요. 이 도구는 한 사진에서 최대 5명까지 얼굴을 인식하고, 각 얼굴마다 독립적으로 피부·눈밑·치아 마스크를 만들어 보정해요. 모델과 연산은 전부 이 브라우저 안의 WebAssembly(CPU)로 돌아가고, 사진은 어디에도 전송되지 않아요. 큰 사진은 가장 긴 변을 2400px로 줄여서 분석·보정한 뒤, 저장할 때는 원본 크기로 다시 늘려 적용해요.

사용한 오픈소스

MediaPipe Tasks Vision · Face Landmarker (Google, Apache License 2.0) — 얼굴 랜드마크 인식에 사용했어요. 모델 파일과 WASM 실행 파일을 전부 이 사이트(assets/vendor/mediapipe/)에 내려받아 직접 제공하며, 외부 서버나 CDN을 거치지 않아요. 라이선스 전문은 assets/vendor/mediapipe/LICENSE.txt에 있어요. 여러 장을 ZIP으로 묶을 때는 fflate(MIT License, assets/vendor/fflate.min.js)를 함께 사용해요.

자주 묻는 질문