디지털로 옮긴 오래된 가족사진
가장 직접적인 쓰임입니다. 2000년대 콤팩트 카메라로 찍은 한 장, 또는 사진을 휴대폰으로 다시 찍은 한 장. 대개 Precision이면 충분하고, 닮음이 전부이니 여기서는 그것이 정답입니다. 인화지가 상했거나 긁혔거나 누렇게 변했다면 뒤이어 복원을 이으세요.
AI로 사진을 선명하게
흐릿한 저해상도 사진을 두 확대 모델로 네 배씩, 충실한 쪽과 창의적인 쪽을 나란히. 계정 없이 전체 워크플로를 그대로 볼 수 있습니다.
인터랙티브 데모
실제 워크플로, 실제 결과물. 자유롭게 이동하고 확대해 보세요.
이 워크플로 사용하기실제 워크플로: 360픽셀짜리 같은 가족사진이 두 확대 모델로 들어가고, 캔버스가 둘을 가르는 지점을 보여 줍니다.
한눈에 보기
- 이 워크플로의 결과물
- 1:1 이미지 2장
- 캔버스 구조
- 노드 4개, 연결선 2개
- 연결된 모델
- Topaz Precision, Topaz Bloom 2
- 전체 1회 실행 비용
- 약 35 크레딧, US$0.42 상당
오래된 휴대폰 사진, 실패한 스캔, 대화방에서 건진 이미지. 가로 300픽셀, 손떨림, 압축 블록. 이 워크플로는 그것을 네 배로 키웁니다. 사진이 미디어 노드로 들어가 두 개의 개선 노드로 향하고, 각각 다른 확대 모델로 설정돼 있습니다.
둘은 같은 일을 하지 않습니다. 그것이 이 템플릿의 전부입니다. Topaz Precision은 충실합니다. 원본 안에 실제로 있는 디테일을 되살리고 얼굴을 알아볼 수 있게 남기지만, 원본이 매끈했던 곳, 스웨터와 천에 거친 자국을 남깁니다. Topaz Bloom 2는 디테일을 다시 만듭니다. 사진은 훌륭해지고 재질과 배경이 되살아나지만 이목구비가 흔들립니다.
데모 사진에서 2026년 9월 1일에 확인한 결과입니다. Bloom 2는 아버지의 턱선을 바꾸고, 어머니에게 귀걸이를 더하고, 남자아이의 스웨터를 또렷한 줄무늬로 바꿔 놓았습니다. 근사하지만 더 이상 같은 가족이 아닙니다. 가족사진에서는 아름다움보다 닮음이 먼저이고, 배경이나 사물이라면 판단이 뒤집힙니다. 두 번의 확대에 42센트입니다.
이렇게 하세요
- 1
손상된 사진을 불러오세요
저해상도, 흐림, 압축. 그것이 문제가 아니라 이 도구의 용도입니다. 미디어 노드는 원본 크기를 보여 주고, 개선 노드는 만들기 전에 출력 크기를 알려 줍니다.
- 2
충실한 확대를 돌리세요
Topaz Precision을 4배로. 먼저 시도할 쪽이고, 대개는 이것만으로 충분합니다. 지어내는 대신 이미지 안에 있는 것에서 출발하기 때문입니다.
- 3
창의적인 확대를 돌리세요
같은 원본에 Topaz Bloom 2를 나란히. 압축이 지워 버린 재질을 다시 세웁니다. 얼굴을 가까이 들여다봐야 할 지점이 바로 여기입니다.
- 4
원본과 비교하세요
출발 사진은 두 결과 옆에 캔버스에 남습니다. 옮겨간 이목구비, 모양이 달라진 귀, 새로 생긴 장신구. 둘 중 무엇을 남길지는 그것이 결정합니다.
변형과 활용 사례
같은 캔버스를 다른 목적에 맞게 조정한 버전들: 각 변형은 프롬프트 두세 줄만 바꾸면 됩니다.
인쇄하기엔 너무 작은 이미지
600픽셀로 건진 비주얼은 포스터를 버티지 못합니다. 4배면 2400이 되어 일반 인쇄에 올라갑니다. 만들기 전에 노드가 알려 주는 출력 크기를 보세요. 충분한지 바로 알 수 있습니다.
화면 캡처나 소셜 이미지
메신저를 거친 것은 다시 압축되고 줄어들어 돌아옵니다. 확대는 압축이 먹은 것을 어느 정도 되찾습니다. 다만 이미 읽을 수 없게 된 글자는 어느 쪽도 제대로 되살리지 못합니다.
배경, 사물, 질감
Bloom 2의 영역입니다. 벽의 정확한 결이나 소파의 짜임을 아는 사람은 없으니, 지어냈다고 탓할 사람도 없습니다. 결과가 원본보다 설득력 있을 때도 많습니다.
생성한 결과를 확대하기
이미지 노드에서 나온 한 장은 케이블 하나로 곧바로 개선 노드에 연결됩니다. 생성 모델의 해상도가 한계에 부딪혔는데 납품물은 더 커야 할 때 쓸모가 있고, 다시 만들 필요 없이 이미 마음에 든 결과를 그대로 키울 수 있습니다.
영상을 확대하기
개선 노드는 영상도 제공합니다. ByteDance Upscaler와 Topaz Proteus입니다. 원본의 오디오 트랙은 유지됩니다. 이 템플릿은 이미지만 보여 주지만 동작은 같습니다.
자주 하는 실수
얼굴에 Bloom 2를 고르기
가족사진을 망치는 실수입니다. 결과가 더 예쁘고, 바로 거기가 함정입니다. 다시 그려진 턱선과 더해진 귀걸이는 화면에서는 지나치지만, 그 사람을 아는 이의 눈은 지나치지 않습니다.
확대하기 전에 보정하기
300픽셀을 받은 편집 모델은 얼굴을 복원하지 않고 지어냅니다. 그다음에 키워 봐야 지어낸 것이 커질 뿐입니다. 올바른 순서는 키운 뒤에 보정하는 것입니다.
빈 원본에서 기적을 기대하기
확대 모델은 잡음에 잠긴 디테일을 드러낼 뿐, 없는 정보를 만들지는 않습니다. 역광의 얼굴, 멀리 있는 번호판, 높이 3픽셀의 글자. 나오는 것은 그럴듯하면서 틀린 것입니다.
확대를 두 번 겹치기
4배 뒤에 다시 4배를 해도 열여섯 배 좋아지지 않습니다. 첫 회차의 잡티를 쌓을 뿐입니다. 출력이 모자라면 회차를 늘리기보다 구할 수 있는 가장 좋은 원본으로 돌아가세요.
추천 모델
Topaz Precision
Flux Kontext자주 묻는 질문
둘 중 무엇을 골라야 하나요?
누군가 알아봐야 할 얼굴이 있다면 Precision입니다. 배경, 사물, 질감처럼 정확한 디테일을 아무도 모르는 대상이라면 Bloom 2입니다. 망설여지면 둘 다 만드세요. 캔버스가 나란히 놓아 주니 답은 한눈에 보입니다.
사진에 없는 것도 AI가 되살릴 수 있나요?
없습니다. 그것이 이 작업의 정직한 한계입니다. 확대 모델은 잡음에 묻힌 디테일을 되살리지만, 역광에 사라진 얼굴이나 기록되기엔 너무 작았던 글자를 되돌리지는 못합니다. 그런 경우 Bloom 2가 만들어 내는 것은 그럴듯할 뿐 사실이 아닙니다.
보정은 확대 전인가요 후인가요?
후입니다. 300픽셀을 받은 편집 모델은 얼굴을 지어냅니다. 지어낸 얼굴을 키워 봐야 지어낸 얼굴 그대로입니다. 먼저 키우고, 결과가 요구하면 그다음 보정합니다.
한 번 돌리는 데 얼마가 드나요?
4배 확대 두 번에 42센트입니다. 가격은 클릭 전에 각 노드에 표시되며 '출력' 크기에 따라 달라집니다. 큰 이미지를 키우는 쪽이 작은 것보다 비쌉니다.
Bloom 2는 왜 그렇게 느린가요?
몇 초에 대비해 1분 30초쯤 걸립니다. 보간하는 대신 재질을 다시 만들기 때문입니다. 같은 이유로 메가픽셀당 단가도 훨씬 높습니다. 노드가 실행 전에 가격을 알려 줍니다.
제 사진이 모델 학습에 쓰이나요?
아닙니다. 올린 파일은 당신의 작업 공간에 남고 어떤 학습에도 넘어가지 않습니다. 가족사진인 만큼 이 질문은 더 무겁습니다.
휴대폰으로도 할 수 있나요?
있습니다. 캔버스가 모바일에서 돌아가고 사진은 미디어 노드에서 바로 찍히므로, 탁자에 놓인 인화지도 그 자리에서 다룰 수 있습니다. 손가락으로 캔버스를 다루는 법은 모바일에서 만들기 가이드에 정리돼 있습니다.
오래된 사진 복원과 무엇이 다른가요?
복원은 긁힘, 접힘, 얼룩 같은 물리적 손상을 고치고 색을 입힙니다. 이것은 아무것도 고치지 않습니다. 픽셀을 더할 뿐입니다. 둘은 서로를 보완하며, 순서는 확대가 먼저입니다.