비디오 업스케일링이란 무엇이며 어떻게 더 스마트해지고 있나요?

동영상 업계에 종사하지 않는 사람들에게 '동영상 업스케일링'은 부유한 영화 감상자를 위한 사치스러운 서비스처럼 들릴 수 있습니다. 하지만 현실은 훨씬 덜 화려하지만 훨씬 더 유용합니다.

비디오 업스케일링은 저해상도 콘텐츠를 더 큰 화면 크기에 맞게 크기를 조정합니다. TV나 영화를 시청하는 거의 모든 사람들이 경험한 것입니다. 하지만 대부분의 경우 이를 인식하지 못하는 경우가 많습니다.

대부분의 TV와 연결된 장치(PlayStation, 블루레이 플레이어, Roku 등)는 재생 중에 저해상도 동영상을 자동으로 업스케일링합니다.

즉, 동영상을 수동으로 업스케일링할 수도 있습니다. 예를 들어 4K로 촬영한 새 프로젝트에 이전(및 저화질) 콘텐츠를 추가하는 경우입니다.

비디오 업스케일링에는 장단점이 있습니다. 때로는 일관된 동영상 재생을 위해 필수적인 경우도 있습니다. 어느 쪽이든 먼저 비디오 업스케일링이 정확히 무엇이며 어떻게 작동하는지에 대해 이야기해야 합니다.

설명한 바와 같이, TV의 동영상 업스케일링은 동영상이 화면의 사용 가능한 픽셀을 모두 사용하지 못할 때 자동으로 작동합니다. 업스케일링은 '보간 알고리즘'을 통해 이 부족한 부분을 보완합니다. TV는 주변 픽셀의 구성을 기반으로 빈 픽셀을 정보로 채웁니다. 따라서 화면 전체에 걸쳐 비디오가 늘어납니다.

업스케일링하는 동안 여러 단계를 거쳐야 합니다. 이 프로세스는 소스 해상도를 결정하기 위한 신호 분석으로 시작됩니다. 그런 다음 노이즈 감소, 가장자리 및 텍스처 분석, 이미지 선명화 작업이 이어집니다. 마지막으로 목표 화면 해상도(예: 4K)로 변환합니다.

오늘날 대부분의 비디오 업스케일링은 4K 디스플레이에서 이루어집니다. 하지만, 삼성 (및 기타 브랜드)에는 한계를 뛰어넘다 에 투자했습니다. 그들은 AI 기반 8K 비디오 업스케일링에 관한 기술을 개발했습니다. "사람이 설계한 알고리즘이 선, 조명, 색상 등 다양한 비디오 품질을 지능적으로 분석하고 각 품질을 개선하여 디스플레이 해상도를 향상시킵니다."라고 이 회사는 블로그 게시물에서 설명합니다.

실제로 AI 지원 비디오 업스케일링은 기본적으로 일반 업스케일링과 동일한 작업을 수행하지만, 머신 러닝을 통해 이미지 컨텍스트를 더 잘 파악하고 디테일을 더할 수 있습니다.

사실입니다, 엔비디아의 맥신 비디오 효과 SDK 업스케일러 는 AI를 사용하여 노이즈가 많고 대역폭이 낮은 이미지로 작업할 때에도 디테일을 추가하고 해상도를 개선합니다.

많은 동영상 제작 전문가들이 여러 가지 이유로 수동 업스케일링을 사용합니다. 위와 같은 예로 네이티브 4K 프로젝트에서 오래된 콘텐츠로 작업할 때를 들겠습니다. 하지만 동영상을 업스케일링할 때는 주의를 기울이는 것이 좋습니다.

업스케일링을 하려면 컴퓨터가 실시간으로 영상을 분석하고 해석해야 합니다. 따라서 시각적 아티팩트 및 기타 동영상 품질 문제가 발생할 가능성이 높아집니다.

동영상을 업스케일링하는 방법에는 여러 가지가 있습니다.

지난 몇 년 동안 AI 기반 업스케일러가 우후죽순처럼 등장했습니다. 가장 인기 있는 옵션은 다음과 같습니다:

YouTube 그린박스는 아래에서 훌륭한 개요를 제공합니다:

참고: 위 동영상에 등장하는 레드 자이언트 4K는 단종.

핸드브레이크의 오픈 소스 소프트웨어는 잠재적인 품질 문제로 인해 업스케일링을 권장하지 않습니다, 그것의 문서 는 명령줄 인터페이스에서 -폭 및 -높이 옵션을 사용하여 가능하다는 것을 나타냅니다.

다음은 다음과 같습니다. Adobe Premiere Pro에서 비디오를 업스케일링하는 방법 및 애프터 이펙트: