배경 제거는 피사체를 주변 환경과 분리하여 투명 배경에 배치하거나, 장면을 바꾸거나, 새로운 디자인에 합성할 수 있게 해줍니다. 내부적으로는 0에서 1까지의 픽셀당 불투명도인 알파 매트를 추정하고, 전경을 알파 합성하여 다른 것 위에 배치하는 것입니다. 이것은 포터–더프의 수학이며, “프린지”와 스트레이트 알파 대 미리 곱해진 알파와 같은 흔히 발생하는 문제의 원인입니다. 미리 곱하기와 선형 색상에 대한 실용적인 지침은 마이크로소프트의 Win2D 노트, 쇠렌 산만, 그리고 로몬트의 선형 블렌딩에 대한 글을 참조하십시오.
촬영을 제어할 수 있다면 배경을 단색(주로 녹색)으로 칠하고 해당 색조를 키로 빼냅니다. 이 방법은 빠르고, 영화 및 방송에서 검증되었으며, 비디오에 이상적입니다. 단점은 조명과 의상입니다: 색깔 있는 빛이 가장자리(특히 머리카락)에 번지므로, 오염을 중화하기 위해 디스필 도구를 사용해야 합니다. 좋은 입문 자료로는 누크의 문서, 믹싱 라이트, 그리고 직접 해보는 퓨전 데모가 있습니다.
배경이 지저분한 단일 이미지의 경우, 대화형 알고리즘은 사용자의 몇 가지 힌트(예: 느슨한 사각형이나 낙서)를 필요로 하며, 선명한 마스크를 생성합니다. 표준적인 방법은 그랩컷 (책의 장)으로, 전경/배경의 색상 모델을 학습하고 그래프 컷을 반복적으로 사용하여 분리합니다.GIMP의 전경 선택에서도 비슷한 아이디어를 볼 수 있으며, 이는 SIOX (ImageJ 플러그인)에 기반합니다.
매팅은 가느다란 경계(머리카락, 털, 연기, 유리)에서 부분적인 투명도를 해결합니다. 고전적인 폐쇄형 매팅은 트라이맵(확실한 전경/확실한 배경/알 수 없음)을 사용하여 강력한 가장자리 정확도로 알파에 대한 선형 시스템을 풉니다. 현대적인 딥 이미지 매팅은 어도비 컴포지션-1K 데이터셋(MMEditing 문서)에서 신경망을 훈련시키며, SAD, MSE, 그래디언트, 연결성과 같은 메트릭으로 평가됩니다(벤치마크 설명).
관련된 분할 작업도 유용합니다: DeepLabv3+는 인코더-디코더와 아트러스 컨볼루션으로 경계를 다듬습니다 (PDF); 마스크 R-CNN은 인스턴스별 마스크를 제공합니다 (PDF); 그리고 SAM(Segment Anything)은 새로운 이미지에 대해 제로샷으로 마스크를 생성하는 프롬프트 기반 기본 모델입니다.
학술 연구에서는 컴포지션-1K에 대한 SAD, MSE, 그래디언트, 연결성 오류를 보고합니다. 모델을 선택하는 경우 해당 메트릭을 찾아보세요 (메트릭 정의; 배경 매팅 메트릭 섹션). 인물/비디오의 경우, MODNet과 배경 매팅 V2가 강력합니다; 일반적인 “두드러진 객체” 이미지의 경우, U2-Net이 견고한 기준선입니다; 어려운 투명도의 경우, FBA가 더 나은 결과를 제공할 수 있습니다.
그래픽 교환 포맷(GIF)은 1987년 6월 15일 미국 컴퓨터 과학자 스티브 윌하이트가 이끄는 온라인 서비스 제공업체인 CompuServe의 팀이 개발한 비트맵 이미지 포맷입니다. 폭넓은 지원과 이식성으로 인해 월드 와이드 웹에서 널리 사용된 것으로 유명합니다. 이 포맷은 픽셀당 최대 8비트를 지원하여 단일 이미지가 24비트 RGB 색상 공간에서 선택한 최대 256개의 고유한 색상 팔레트를 참조할 수 있습니다. 또한 애니메이션을 지원하고 프레임마다 최대 256개의 색상으로 구성된 별도의 팔레트를 허용합니다.
GIF 포맷은 처음에는 여러 비트맵 색상 이미지를 효율적으로 저장할 수 없는 기존 파일 포맷의 한계를 극복하기 위해 만들어졌습니다. 인터넷의 인기가 높아지면서 느린 인터넷 연결을 통해 다운로드할 수 있을 만큼 파일 크기가 작으면서도 고품질 이미지를 지원할 수 있는 포맷에 대한 요구가 커졌습니다. GIF는 LZW(Lempel-Ziv-Welch)라는 압축 알고리즘을 사용하여 이미지 품질을 저하시키지 않고 파일 크기를 줄입니다. 이 알고리즘은 GIF의 성공에 핵심적인 요인이었던 무손실 데이터 압축의 한 형태입니다.
GIF 파일의 구조는 크게 세 가지 범주로 분류할 수 있는 여러 블록으로 구성됩니다. 서명과 버전을 포함하는 헤더 블록, 이미지가 렌더링될 화면에 대한 정보(너비, 높이, 색상 해상도 포함)를 포함하는 논리적 화면 설명자, 이미지 자체 또는 애니메이션 시퀀스를 설명하는 일련의 블록입니다. 이러한 후자의 블록에는 글로벌 색상 표, 로컬 색상 표, 이미지 설명자, 제어 확장 블록이 포함됩니다.
GIF의 가장 독특한 특징 중 하나는 여러 이미지를 단일 파일에 포함하여 애니메이션 효과를 만들기 위해 순서대로 표시할 수 있는 기능입니다. 이는 프레임 간 지연 시간을 지정하여 애니메이션 속도를 제어할 수 있는 그래픽 제어 확장 블록을 사용하여 달성됩니다. 또한 이러한 블록은 색상 표의 색상 중 하나를 투명하게 지정하여 투명도를 지정하는 데 사용할 수 있으며, 이를 통해 다양한 불투명도의 애니메이션을 만들 수 있습니다.
GIF는 단순성과 폭넓은 호환성으로 유명하지만, 대안적 포맷의 개발과 채택을 자극한 몇 가지 한계가 있습니다. 가장 큰 한계는 256색 팔레트로, 256색 이상을 포함하는 이미지의 경우 색상 충실도가 눈에 띄게 저하될 수 있습니다. 이러한 한계로 인해 GIF는 수백만 개의 색상을 지원하는 JPEG 또는 PNG와 같은 포맷이 선호되는 그라디언트가 있는 컬러 사진 및 기타 이미지를 재현하는 데 덜 적합합니다.
이러한 한계에도 불구하고 GIF는 다른 포맷으로는 쉽게 복제할 수 없는 고유한 기능, 특히 애니메이션 지원으로 인해 여전히 널리 사용되고 있습니다. CSS 애니메이션 및 JavaScript와 같은 보다 현대적인 웹 기술이 등장하기 전에 GIF는 웹에 애니메이션 콘텐츠를 만드는 가장 쉬운 방법 중 하나였습니다. 이를 통해 웹 디자이너, 마케터, 소셜 미디어 사용자는 정보를 전달하거나 주의를 끌기 위해 간단한 애니메이션이 필요한 경우에 틈새 시장 사용 사례를 유지하 는 데 도움이 되었습니다.
GIF 파일의 표준은 시간이 지남에 따라 진화하여 원래 버전인 GIF87a가 1989년에 GIF89a로 대체되었습니다. 후자는 배경색을 지정할 수 있는 기능과 루프 애니메이션을 만들 수 있는 그래픽 제어 확장을 도입하는 등 여러 가지 개선 사항을 도입했습니다. 이러한 개선 사항에도 불구하고 LZW 압축 알고리즘을 사용하고 픽셀당 최대 8비트를 지원하는 등 포맷의 핵심적인 측면은 변경되지 않았습니다.
GIF 포맷의 논란의 여지가 있는 한 가지 측면은 LZW 압축 알고리즘의 특허 가능성입니다. 1987년 미국 특허 및 상표청은 LZW 알고리즘에 대한 특허를 Unisys와 IBM에 발행했습니다. 이로 인해 Unisys와 CompuServe가 GIF 파일을 만드는 소프트웨어에 대한 라이선스 수수료를 부과할 계획을 발표한 1990년대 후반에 법적 논란이 일었습니다. 이 상황은 온라인 커뮤니티의 광범위한 비판과 결국 LZW 압축을 사용하지 않는 GIF에 대한 무료 오픈 대안으로 설계된 Portable Network Graphics(PNG) 포맷의 개발로 이어졌습니다.
애니메이션 외에도 GIF 포맷은 로고, 아이콘, 버튼과 같은 웹사이트에 대한 작고 세부적인 이미지를 만드는 데 자주 사용됩니다. 무손실 압축은 이러한 이미지가 선명도와 선명도를 유지하도록 하여 GIF를 정밀한 픽셀 제어가 필요한 웹 그래픽에 탁월한 선택으로 만듭니다. 그러나 고해상도 사진이나 다양한 색상이 있는 이미지의 경우 손실 압축을 지원하는 JPEG 포맷이 일반적으로 사용되는데, 이는 파일 크기를 크게 줄이면서도 허용 가능한 수준의 품질을 유지할 수 있기 때문입니다.
고급 웹 기술과 포맷이 등장했음에도 불구하고 GIF는 최근 몇 년 동안, 특히 소셜 미디어 플랫폼에서 인기가 다시 부활했습니다. 이는 밈, 반응 이미지, 짧은 루프 비디오에 널리 사용됩니다. 이러한 부활은 GIF를 만들고 공유하는 용이성, 이 포맷과 관련된 향수, 컴팩트하고 쉽게 이해할 수 있는 포맷으로 감정이나 반응을 전달할 수 있는 능력 등 여러 요인에 기인할 수 있습니다.
GIF 포맷의 기술적 작동은 비교적 간단하여 프로그래머와 비프로그래머 모두가 액세스할 수 있습니다. 이 포맷에 대한 깊은 이해에는 블록 구조, 팔레트를 통해 색상을 인코딩하는 방식, LZW 압축 알고리즘을 사용하는 방식에 대한 지식이 포함됩니다. 이러한 단순성으로 인해 GIF는 다양한 소프트웨어 도구로 쉽게 만들고 조작할 수 있을 뿐만 아니라 빠르게 진화하는 디지털 환경에서 널리 채택되고 지속적인 관련성을 유지하는 데 기여했습니다.
앞으로 볼 때 GIF는 기술적 한계에도 불구하고 디지털 생태계에서 계속해서 역할을 할 것이 분명합니다. HTML5 및 WebM 비디오와 같은 새로운 웹 표준과 기술은 더 큰 색상 깊이와 충실도로 복잡한 애니메이션과 비디오 콘텐츠를 만드는 대안을 제공합니다. 그러나 웹 플랫폼 전반에 걸친 GIF 지원의 편재성과 이 포맷의 독특한 미적 및 문화적 중요성이 결합되어 온라인에서 창의성과 유머를 표현하는 데 귀중한 도구로 남아 있을 것입니다.
결론적으로 GIF 이미지 포맷은 오랜 역사와 단순성, 다목성, 문화적 영향이 독특하게 조화되어 디지털 미디어 세계에서 특별한 위치를 차지합니다. 특정 맥락에서 직면하는 기술적 과제와 우수한 대안의 등장에도 불구하고 GIF는 여전히 사랑받고 널리 사용되는 포맷입니다. 초기 웹의 시각적 문화를 가능하게 하고, 애니메이션을 대중화하고, 밈 중심 커뮤니케이션의 새로운 언어를 촉진하는 데 있어서 그 역할은 과장될 수 없습니다. 기술이 발전함에 따라 GIF는 잘 설계된 디지털 포맷이 온라인 상호 작용과 표현을 형성하는 데 지속적인 힘을 발휘한다는 증거로 남아 있습니다.
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