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.
Google에서 개발한 WEBP 이미지 포맷은 웹에서 사용되는 이미지에 뛰어난 압축을 제공하도록 설계된 현대적인 이미지 포맷으로 자리매김하여 웹 페이지가 고품질의 시각적 요소를 유지하면서도 더 빠르게 로드되도록 합니다. 이는 손실 압축과 무손실 압축 기술을 모두 사용하여 달성됩니다. 손실 압축은 인간의 눈으로는 차이를 감지하기 어려운 영역의 이미지 데이터를 돌이킬 수 없게 제거하여 파일 크기를 줄이는 반면, 무손실 압축은 중복 정보를 제거하는 데이터 압축 알고리즘을 사용하여 이미지 세부 사항을 희생하지 않고 파일 크기를 줄입니다.
WEBP 포맷의 주요 장점 중 하나는 JPEG 및 PNG와 같은 기존 포맷에 비해 이미지 파일 크기를 눈에 띄게 줄일 수 있는 능력입니다. 이는 사이트 성능과 로딩 시간을 최적화하여 사용자 경험과 SEO 순위에 직접적인 영향을 미치는 웹 개발자와 콘텐츠 제작자에게 특히 유익합니다. 게다가 이미지 파일이 작아지면 대역폭 사용량이 줄어들어 호스팅 비용이 절감되고 데이터 요금제가 제한적이거나 인터넷 연결이 느린 사용자의 접근성이 향상됩니다.
WEBP의 기술적 기반은 VP8 비디오 코덱을 기반으로 하며, 예측, 변환, 양자화와 같은 기술을 사용하여 이미지의 RGB(적색, 녹색, 청색) 구성 요소를 압축합니다. 예측은 주변 픽셀을 기반으로 픽셀 값을 추측하는 데 사용되고, 변환은 이미지 데이터를 압축하기 쉬운 형식으로 변환하며, 양자화는 파일 크기를 줄이기 위해 이미지 색상의 정밀도를 낮춥니다. 무손실 압축의 경우 WEBP는 공간적 예측과 같은 고급 기술을 사용하여 이미지 세부 사항을 잃지 않고 이미지 데이터를 인코딩합니다.
WEBP는 다양한 애플리케이션에 다목적으로 사용할 수 있는 광범위한 기능을 지원합니다. 주목할 만한 기능 중 하나는 투명성(알파 채널이라고도 함)을 지원하여 이미지에 가변 불투명도와 투명한 배경을 가질 수 있게 해주는 것입니다. 이 기능은 웹 디자인과 사용자 인터페이스 요소에 특히 유용하며, 이미지를 서로 다른 배경과 원활하게 혼합해야 합니다. 또한 WEBP는 애니메이션을 지원하여 더 나은 압축과 품질로 애니메이션 GIF의 대안으로 사용할 수 있습니다. 이를 통해 웹에 가볍고 고품질의 애니메이션 콘텐츠를 만드는 데 적합한 선택이 됩니다.
WEBP 포맷의 또 다른 중요한 측면은 다양한 플랫폼과 브라우저에서의 호환성과 지원입니다. 마지막 업데이트 시점에 Google Chrome, Firefox, Microsoft Edge를 포함한 대부분의 최신 웹 브라우저는 WEBP를 기본적으로 지원하여 추가 소프트웨어나 플러그인 없이 WEBP 이미지를 직접 표시할 수 있습니다. 그러나 일부 구형 브라우저와 특정 환경에서는 완전히 지원하지 않을 수 있으며, 이로 인해 개발자는 WEBP를 지원하지 않는 브라우저에 JPEG 또는 PNG 형식으로 이미지를 제공하는 것과 같은 대체 솔루션을 구현하게 되었습니다.
웹 프로젝트에 WEBP를 구현하려면 워크플로우와 호환성에 대한 몇 가지 고려 사항이 있습니다. 이미지를 WEBP로 변환할 때는 WEBP가 가장 적합한 선택이 아닐 수 있는 상황이나 보관 목적으로 원본 파일을 기본 형식으로 유지하는 것이 중요합니다. 개발자는 다양한 프로그래밍 언어와 환경에 사용할 수 있는 다양한 도구와 라이브러리를 사용하여 변환 프로세스를 자동화할 수 있습니다. 이러한 자동화는 특히 이미지가 많은 프로젝트의 경우 효율적인 워크플로우를 유지하는 데 필수적입니다.
이미지를 WEBP 형식으로 전환할 때 변환 품질 설정은 파일 크기와 시각적 충실도 간의 균형을 맞추는 데 중요합니다. 이러한 설정은 프로젝트의 특정 요구 사항에 맞게 조정할 수 있으며, 더 빠른 로딩 시간을 위해 더 작은 파일 크기를 우선시하든 시각적 영향을 위해 더 높은 품질의 이미지를 우선시하든 상관없습니다. 또한 다양한 기기와 네트워크 조건에서 시각적 품질과 로딩 성능을 테스트하여 WEBP 사용이 의도하 지 않은 문제를 일으키지 않고 사용자 경험을 향상시키는지 확인하는 것이 중요합니다.
수많은 장점에도 불구하고 WEBP 포맷은 과제와 비판에 직면하기도 합니다. 그래픽 디자인과 사진 분야의 일부 전문가는 특정 애플리케이션에 TIFF 또는 RAW와 같이 더 높은 색상 깊이와 더 넓은 색 영역을 제공하는 포맷을 선호합니다. 게다가 기존 이미지 라이브러리를 WEBP로 변환하는 프로세스는 시간이 많이 걸릴 수 있으며, 원본 이미지의 특성과 변환에 사용된 설정에 따라 파일 크기나 품질이 크게 향상되지 않을 수도 있습니다.
WEBP 포맷의 미래와 채택은 모든 플랫폼에서 더 폭넓은 지원과 압축 알고리즘의 지속적인 개선에 달려 있습니다. 인터넷 기술이 발전함에 따라 최소한의 파일 크기로 고품질의 시각적 요소를 제공할 수 있는 포맷에 대한 수요는 계속해서 증가할 것입니다. WEBP를 포함한 새로운 포맷의 도입과 기존 포맷의 개선은 이러한 요구 사항을 충족하는 데 필수적입니다. 지속적인 개발 노력은 압축 효율성, 품질, 고동적 범위(HDR) 이미지와 확장된 색 공간에 대한 향상된 지원과 같은 새로운 기능의 통합을 약속합니다.
결론적으로 WEBP 이미지 포맷은 웹 이미지 최적화에 있어서 파일 크기 감소와 시각적 품질 간의 균형을 제공하는 중요한 진전을 나타냅니다. 투명성과 애니메이션 지원을 포함한 다목적성은 현대적인 웹 애플리케이션에 대한 포괄적인 솔루션으로 만듭니다. 그러나 WEBP로의 전환에는 호환성, 워크플로우, 각 프로젝트의 특정 요구 사항을 신중하게 고려해야 합니다. 웹이 계속해서 발전함에 따라 WEBP와 같은 포맷은 온라인 미디어의 미래를 형성하고 더 나은 성능, 향상된 품질, 개선된 사용자 경험을 주도하 는 데 중요한 역할을 합니다.
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