배경이 사라졌다고 작업이 끝난 것은 아닙니다. 얼굴은 잘 남았는데 바람에 날리는 머리카락은 없어지거나, 컵 밖은 투명해졌는데 유리 몸체는 원래 배경색을 그대로 품고 있을 수 있습니다. 작은 미리보기에서 괜찮아 보여도 다른 배경 위에 올리면 차이가 드러납니다.
사용 허가를 확인한 공개 사진 네 장을 같은 조건에서 두 번씩 처리했습니다. 단순히 성공·실패를 세는 대신 무엇이 남고 무엇이 빠졌는지 살폈습니다. 사진은 툴릿이 촬영한 것이 아니며, 아래 비교 그림은 실제 출력으로 만들었습니다. 생성형 AI로 결과를 보완하거나 수작업으로 경계를 고치지 않았습니다.
정밀 모드가 바꾼 것과 바꾸지 못한 것
고양이의 일부 수염은 정밀 모드에서 더 이어졌지만, 인물 사진의 흩날리는 머리카락은 두 모드 모두 많이 빠졌습니다.
유리컵 손잡이 안은 비워졌지만 몸체에 담긴 회색 배경색까지 새 배경에 맞게 복원되지는 않았습니다.
두 모드 모두 입력과 같은 픽셀 크기의 PNG를 만들지만 배경을 판단하는 입력은 512×512 또는 768×768입니다.
먼저 전체 결과를 한눈에 보면
8회 모두 투명 PNG가 생성됐습니다. 이것은 처리가 완료됐다는 뜻이지 배경 제거 품질이 100%라는 뜻은 아닙니다. 사람이 만든 정답 마스크가 없으므로 정확도나 제거율 점수를 매기지 않았습니다.
| 사진 / 입력·출력 크기 | 두 모드에서 공통으로 본 점 | 모드 차이 |
|---|---|---|
| 유리 머그컵 / 993×1280 | 손잡이 구멍 제거, 몸체의 회색은 유지 | 손잡이 안쪽 경계와 바닥 주변의 잔여 차이 |
| 머리카락 / 1280×853 | 얼굴·몸통 유지, 오른쪽 가는 머리카락 누락 | 경계 모양은 달라도 가는 끝부분이 완전히 복원되지는 않음 |
| 고양이 / 1280×851 | 얼굴·발 유지, 발 아래 줄 일부가 남음 | 정밀에서 왼쪽 아래 일부 긴 수염이 더 이어짐 |
| 파란 유리 용기 / 960×1280 | 큰 윤곽·손잡이 구멍 제거 | 주둥이 경계 차이는 작고 유리 내부 색은 비슷함 |
머리카락: 얼굴이 남아도 가는 끝은 사라질 수 있습니다
인물의 얼굴, 안경, 옷과 큰 머리 윤곽은 두 모드에서 남았습니다. 그러나 원본 오른쪽으로 길게 뻗은 가는 머리카락은 상당 부분 없어졌습니다. 원래 배경색이 섞인 흐릿한 가장자리도 보입니다.
정밀 모드가 전체 윤곽을 조금 다르게 만들었다고 해서 빠진 머리카락을 전부 되살린 것은 아닙니다. 이 사진처럼 움직여 흐려진 가는 머리카락은 단순히 모드를 높이는 것만으로 해결된다고 약속하기 어렵습니다. 작은 프로필용과 크게 확대할 합성용은 같은 결과도 허용 기준이 다릅니다.
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고양이: 일부 수염은 나아졌지만 발 주변까지 깨끗한 것은 아닙니다
얼굴의 줄무늬가 선명하게 남은 것과 수염이 온전히 남은 것은 다른 평가입니다. 아래 같은 위치의 비교에서 균형 모드는 왼쪽 아래의 긴 수염이 많이 끊겼고 정밀 모드는 그중 일부가 더 길게 이어졌습니다. 이 사례에는 정밀 모드를 다시 시도할 이유가 있습니다.
반면 전체 그림에서는 발 아래의 줄 일부가 두 결과에 남았습니다. 고양이가 잡고 있는 물체를 어디까지 함께 남길지도 목적에 따라 달라집니다. 눈에 띄는 일부 개선을 근거로 ‘동물 털은 정밀 모드면 해결된다’고 일반화하지 않았습니다.
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유리 머그컵: 손잡이 구멍이 비워져도 몸체는 회색입니다
이 컵은 불투명한 도자기 컵이 아니라 무늬가 있는 유리컵입니다. 손잡이의 빈 공간은 두 모드에서 배경이 제거됐고, 정밀 결과의 안쪽 선은 균형 결과와 모양·선명도가 다릅니다. 바닥 근처에 남는 흐릿한 영역도 함께 비교할 수 있습니다.
중요한 차이는 컵 안쪽입니다. 남색 배경에 올려도 몸체에 담긴 회색은 그대로 남습니다. 현재 처리 방식은 원본 색 위에 ‘얼마나 남길지’를 나타내는 투명도 마스크를 적용합니다. 유리를 통과한 옛 배경색을 분리해 새 배경이 비치도록 다시 계산하는 기능은 아닙니다. 손잡이 구멍이 뚫린 것을 보고 유리의 투과 표현까지 해결됐다고 생각하면 안 됩니다.
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파란 유리 용기: 복잡한 형태가 무조건 크게 실패하지는 않았습니다
뚜껑, 손잡이, 길게 휜 주둥이가 있는 사진도 큰 외곽선과 손잡이 빈 공간은 두 모드에서 분리됐습니다. 복잡한 형태라는 이유만으로 사용 불가능하다고 결론 내릴 결과는 아니었습니다.
주둥이 확대에서는 모드 사이의 경계 차이가 보이지만 전체 그림의 변화는 작습니다. 유리 몸체의 빛과 색을 새로운 배경에 맞춰 재구성한 것도 아닙니다. 이 결과의 용도는 물체 외곽을 빠르게 분리하는 것이지 정밀한 유리 제품 합성을 완성하는 것과 같지는 않습니다.
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왜 같은 크기의 PNG인데 경계는 달라질까
현재 코드는 입력 사진을 모드에 따라 512×512 또는 768×768로 만들어 분리 모델에 전달합니다. 나온 투명도 마스크를 다시 입력 사진 크기로 늘려 원본 색에 적용합니다. 따라서 1280픽셀 PNG로 저장돼도 경계 판단이 모두 1280픽셀 해상도에서 이루어지는 것은 아닙니다.
정밀 모드는 모델 입력의 한 변을 1.5배, 픽셀 수를 2.25배로 늘립니다. 이 숫자는 품질이 2.25배 좋아진다거나 처리 시간이 정확히 2.25배라는 뜻이 아닙니다. 이번 머리카락처럼 해상도를 높여도 해결되지 않는 조건이 있었고, 고양이 수염처럼 확인할 만한 차이가 있는 조건도 있었습니다.
내 사진에는 어떤 결과를 선택할까
먼저 균형 모드에서 원하는 피사체가 남는지 확인하세요. 경계가 아쉬울 때 정밀 모드를 한 번 비교하되, 결과 전체보다 필요한 부분을 같은 크기로 보는 편이 판단하기 쉽습니다. 툴릿의 밝은색·어두운색 미리보기를 번갈아 사용하고 마지막에는 실제 사용할 배경과 크기로 확인하세요.
- 인물: 얼굴 외에 귀·안경테·어깨·가는 머리카락 끝을 확인합니다.
- 동물: 눈·몸통만 보지 말고 수염 끝과 발 사이, 함께 잡힌 줄이나 물체를 확인합니다.
- 유리: 손잡이 구멍과 유리 몸체의 투과색을 구분합니다. 제품 판매용 정밀 합성은 별도 보정이 필요할 수 있습니다.
- 두 모드에서 비슷하게 빠진다면 같은 파일을 계속 반복하기보다 선명하고 배경과 피사체가 구분되는 다른 사진을 시도하세요. 이 촬영 조언은 이번 실험에서 재촬영으로 검증한 효과 수치가 아닙니다.
자료와 한계: 네 장의 사례이지 종합 성능 순위는 아닙니다
편의에 따라 고른 공개 사진 네 장, 고정된 모델과 한 브라우저 실행 경로의 관찰입니다. 품목별 대표성을 확보한 표본이나 다른 배경 제거 서비스와의 비교가 아닙니다. 두 유리 사진도 투명도가 다른 모든 제품을 대표하지 않습니다. 완벽한 정답 마스크, 사용자 평가, 모바일 성능, WebGPU 비교, 반복 측정에 의한 속도 통계는 없습니다.
실험 입력과 원본 투명 PNG를 공개하므로 확대하거나 다른 배경에 직접 올려 판단할 수 있습니다. 자료의 해시는 어떤 파일을 썼는지 확인하기 위한 것이며 미래 브라우저·모델에서도 출력 바이트가 항상 같음을 보증하지 않습니다. 재현 스크립트는 프로젝트의 scripts/measure-background-removal-quality.mjs입니다.
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실험 조건과 재현 방법
사진은 그대로 두고 모드만 바꿨습니다
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2026년 10월 12일 Wikimedia Commons의 파일별 사용 허가에서 CC0를 확인했습니다. 유리 머그컵, 바람에 날리는 머리카락, 고양이, 파란 유리 용기를 골랐습니다. 인물 사진은 2017년 6월 이전 Unsplash CC0 공개 이력이 명시된 파일입니다. 모든 Unsplash 사진이 CC0라는 뜻은 아닙니다.
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공개된 축소 사진을 내려받아 방향을 정리하고 메타데이터를 제거한 PNG 사본을 만들었습니다. 긴 변은 최대 1280픽셀이고 전체 구도는 유지했습니다. 카메라 원본이 아닌 이 공개 실험 입력을 사용했으므로 더 큰 원본에서 같은 결과가 나온다고 단정할 수 없습니다.
- 3
현재 도구의 makeTensor·renderTransparentPng 함수와 빌드된 background-removal.worker를 별도 로컬 실험 화면에서 호출했습니다. Chrome에서 WASM을 고정해 균형 512·정밀 768로 각 한 번씩, 총 8회 실행했습니다. 실제 변환 경로를 사용했지만 파일 선택·버튼·오류 복구까지 포함한 UI 통합 시험은 아닙니다. WebGPU나 모바일 결과·속도는 비교하지 않았습니다.
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투명 PNG를 저장하고 같은 남색(#243247) 배경에 합성했습니다. 전체 비교와 동일 좌표의 부분 비교를 무손실 WebP로 만들었습니다. 그림은 표시 크기에 맞게 축소되며 샤프닝·색 보정·경계 수정은 하지 않았습니다. PNG·코드·모델 해시와 자르기 좌표를 아래 자료에 기록했습니다.
재현용 원본 자료 (JSON)
위 본문에 주요 결과를 정리했습니다. 아래는 처리 조건과 파일 확인값을 담은 원본 기록입니다. 열면 설명 페이지가 아닌 JSON 텍스트가 표시됩니다.
사진 출처와 사용 허가·처리 모델 안내
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배경이 지워졌는지보다, 필요한 부분이 남았는지 보세요
이번 네 장에서는 큰 피사체 분리는 모두 가능했지만 세부 경계와 유리 투과 표현의 한계가 남았습니다. 정밀 모드는 일부 수염에 도움이 됐으나 모든 사진의 빠진 부분을 복구하지는 않았습니다.
가장 실용적인 확인 순서는 균형 결과 확인 → 아쉬운 부분만 정밀 모드와 비교 → 밝고 어두운 배경 및 실제 사용 크기에서 검수입니다. 품질을 포장하기보다 이런 판단 기준과 실제 실패 부분까지 보여주는 것이 이 실험의 목적입니다.