AI 이미지 편집기: 2026년에 객체 제거, 인페인팅 및 이미지 확장 전문가처럼

지난달 클라이언트의 제품 촬영을 편집하고 있었는데 전원 코드가 주요 샷 정중앙을 통과하고 있었습니다. 예전 같으면 Photoshop의 클론 스탬프로 20분을 보내며 조심스럽게 질감을 맞추고 누군가 반복되는 패턴 아티팩트를 알아채길 바랐을 것입니다. 대신 AI 이미지 편집기에서 마스크로 코드를 그렸고, 생성을 눌렀으며, 약 4초 후 코드가 사라졌습니다. 바닥 질감, 그림자 그라데이션, 미묘한 반사. 모두 완벽하게 재구성되었습니다. 그 순간은 1년 이상 이러한 도구를 사용한 후에도 여전히 저를 놀래킵니다.

AI 기반 이미지 편집은 사진작가, 디자이너, 마케터 및 이미지를 작업하는 모든 사람이 할 수 있는 것을 근본적으로 변경했습니다. 가장 중요한 세 가지 핵심 기능은 객체 제거, 인페인팅(마스킹된 영역을 상황에 맞는 콘텐츠로 채우기) 및 아웃페인팅(이미지를 원본 경계 너머로 확장)입니다. 이러한 기능은 심각한 Photoshop 전문 지식과 수시간의 수동 작업이 필요했습니다. 이제 몇 초가 걸립니다.

빠른 답변: 2026년 최고의 AI 이미지 편집기 도구는 Adobe Firefly(Photoshop의 생성형 채우기에 통합), 고급 사용자용 ControlNet이 있는 Stable Diffusion, 그리고 무료 오픈 소스 옵션인 IOPaint입니다. 빠른 객체 제거를 위해 Samsung 및 Google의 내장 지우개가 놀랍도록 잘 작동합니다. Apatero는 로컬 GPU 하드웨어 없이도 이러한 기능을 결합하는 접근성 있는 클라우드 기반 AI 편집 워크플로우를 제공합니다.

AI 이미지 편집이란 무엇이고 왜 중요한가요?

전통적인 이미지 편집 도구는 픽셀을 직접 작동합니다. 한 영역에서 다른 영역으로 픽셀을 복제하고, 경계를 흐리고, 교체 콘텐츠를 수동으로 칠합니다. 결과는 전적으로 편집자의 기술에 달려 있고, 전문가도 아티팩트를 남깁니다. AI 이미지 편집은 근본적으로 다른 접근 방식을 취합니다. 픽셀을 복사하는 대신, 이러한 도구는 이미지의 의미적 콘텐츠를 이해합니다. 그들은 "바닥"이 무엇인지, "하늘"이 포함해야 할 것, 광 방향을 기반으로 그림자가 어떻게 떨어져야 하는지를 알고 있습니다.

이 구분이 중요한 이유는 AI 편집이 상황에 맞게 인식된다는 것입니다. 해변 사진에서 사람을 제거할 때, AI는 간단히 주변 모래를 간격에 얼룩지게 하지 않습니다. 올바른 질감 그라데이션으로 새로운 모래를 생성하고, 사람이 물 근처에 있었으면 적절한 파도 패턴을 추가하며, 그 사람이 드리운 그림자도 처리합니다. 결과는 종종 그 사람이 그 사진에 없었던 사진과 구별되지 않습니다.

2025년 초 Stable Diffusion의 인페인팅 품질이 임계값을 넘었음을 깨달았을 때 AI 기반 편집을 진지하게 시작했습니다. 이전에는 결과물이 자세히 보면 명백하게 AI 생성이었습니다. 이상한 질감 흐름, 마스크 경계에서의 색상 이동, 때로는 제거하려던 것이 있던 곳에서 완전히 환각된 객체가 나타났습니다. 그러나 현재의 모델 세대, 특히 SDXL 인페인팅 및 Flux 기반 변형은 200% 확대했을 때도 원본 사진 콘텐츠와 구별할 수 없는 결과를 생성합니다.

실제 영향은 거대합니다. 부동산 사진작가는 어수선한 방을 몇 시간이 아닌 분 안에 정리합니다. 전자상거래 팀은 제품 촬영에서 원치 않은 반사와 스티커를 제거합니다. 소셜 미디어 매니저는 이미지를 다양한 종횡비에 맞추기 위해 구성 문제를 수정합니다. 그리고 일반인들은 휴가 사진에서 그 낯선 사람을 단순히 지웁니다.

AI 객체 제거는 실제로 어떻게 작동하는가

기술을 이해하면 더 나은 결과를 얻을 수 있으므로, 사진에서 무언가를 제거하도록 AI에 지시할 때 발생하는 일을 안내하겠습니다. 이 과정은 두 가지 주요 단계를 포함합니다.

첫째, 시스템이 제거하려는 것을 식별해야 합니다. 일부 도구는 자동 감지를 사용합니다(객체를 탭하면 경계를 감지함). 다른 도구는 수동으로 마스크를 그리도록 요구합니다. 마스크는 재생성되어야 하는 영역을 정의합니다. 올바른 마스크를 얻는 것은 아마도 좋은 결과를 얻는 가장 중요한 단일 요소입니다.

둘째, AI 모델은 마스킹된 영역에 대한 교체 콘텐츠를 생성합니다. 현대 도구는 수백만 개의 이미지에서 학습된 확산 모델을 사용합니다. 그들은 픽셀의 깊은 수준에서 통계적 관계를 이해합니다. 모델은 주변 맥락, 색 팔레트, 질감 패턴, 광 방향 및 장면의 의미적 의미를 고려하여 그곳에 속할 콘텐츠를 생성합니다.

기술적으로 인상적인 것은 다음과 같습니다. 모델은 일치하는 하늘이나 잔디 패치를 붙여넣을 데이터베이스를 검색하지 않습니다. 완전히 새로운 픽셀 데이터를 합성하며 주변 이미지와 일치합니다. 모든 생성은 고유합니다. 동일한 제거를 두 번 실행하면 약간 다르지만 똑같이 유효한 결과를 얻게 됩니다.

AI 객체 제거에 가장 좋은 도구

수십 개의 옵션을 테스트한 후, 사진에서 원치 않은 객체를 제거할 때 지속적으로 최고의 결과를 제공하는 도구들은 다음과 같습니다.

데스크톱 및 전문 도구:

• Adobe Photoshop의 생성형 채우기. 통합이 완벽하고 Adobe의 Firefly 모델이 복잡한 제거를 잘 처리합니다. 주요 단점은 구독 비용입니다.
• Stable Diffusion (SDXL 또는 Flux 인페인팅 모델). 제대로 구성했을 때 최고의 결과이며 완전히 무료이지만 기술적 설정이 필요합니다. ComfyUI를 통해 배치 처리를 실행합니다.
• IOPaint (이전의 LaMa Cleaner). 무료, 오픈 소스, 로컬에서 실행됩니다. LaMa 모델은 간단한 제거를 완벽하게 처리합니다. 복잡한 장면의 경우 Stable Diffusion을 백엔드로 플러그 인할 수 있습니다.
• Topaz Photo AI. 업스케일링 및 디노이징 기능과 함께 견고한 객체 제거 기능을 포함합니다.

모바일 도구:

• Google Magic Eraser (Pixel 휴대폰, Google 사진). 빠른 수정에는 놀랍도록 좋습니다. 사진 폭탄범 제거를 위해 지속적으로 사용합니다.
• Samsung Object Eraser. Samsung 갤러리 앱에 내장되어 있습니다. 간단한 제거를 잘 처리합니다.
• TouchRetouch. AI가 되기 전부터 이를 해왔던 전용 모바일 앱이며, 이제 AI 기반 기능이 있습니다.

온라인 도구:

• Cleanup.pictures. LaMa로 구동되는 무료 웹 기반 도구입니다. 빠르고 간단한 제거에 좋습니다.
• Apatero. 로컬 하드웨어가 필요 없이 객체 제거를 포함한 클라우드 기반 AI 편집 워크플로우를 제공합니다.
• Canva Magic Eraser. Canva Pro에서 사용 가능합니다. 소셜 미디어 콘텐츠로는 충분합니다.

AI 기반 사진 도구의 더 넓은 범위를 보려면 이미지를 변환하고 향상하는 AI 사진 도구에 대한 가이드를 확인하세요.

AI 인페인팅 마스터: 지우고 교체하기

객체 제거는 인페인팅이라는 더 광범위한 기능의 한 응용일 뿐입니다. 마스킹된 영역을 상황에 맞는 적절한 콘텐츠로 채웁니다. 하지만 인페인팅은 단순 격차를 채우는 것보다 훨씬 더 많은 것을 할 수 있습니다. 객체를 완전히 다른 것으로 교체하고, 질감과 재료를 변경하고, 얼굴 표정을 수정하고, 풍경에서 계절을 바꾸고, 기본적으로 이미지의 어떤 부분이든 다시 쓸 수 있습니다.

여기가 실제 창의적인 힘이 있는 곳입니다. 작년에 부동산 목록을 작업하고 있었는데 거실에 밝은 주황색 벽이 있었습니다. 촬영 전에 다시 칠할 것을 제안하는 대신 벽을 마스킹하고 중립적인 따뜻한 회색으로 인페인팅했습니다. 결과는 완전히 자연스럽게 보였으며, 새로운 벽 색상에 적절한 그림자가 드리워져 있었고 원본 석고 표면과 일치하는 미묘한 질감 변화가 있었습니다. 목록 사진이 전문적으로 스테이징된 집처럼 보였습니다.

텍스트 가이드 인페인팅 대 컨텍스트 전용 인페인팅

인페인팅에는 두 가지 주요 접근 방식이 있으며, 이 차이를 이해하면 결과가 급격히 개선될 것입니다.

컨텍스트 전용 인페인팅은 LaMa와 같은 모델을 사용하며, 단순히 주변 시각적 맥락을 기반으로 마스킹된 영역을 채웁니다. 텍스트 프롬프트가 필요 없습니다. 영역을 마스킹하면 모델이 그곳에 무엇이 있어야 하는지 파악합니다. 단순히 배경이 자연스럽게 계속되길 원하는 객체 제거에 뛰어납니다. 빠르고, 가볍고, 간단한 제거에 매우 깔끔한 결과를 생성합니다.

텍스트 가이드 인페인팅은 확산 모델(Stable Diffusion, DALL-E, Firefly)을 사용하며, 마스킹된 영역에 표시될 내용을 설명하는 텍스트 프롬프트를 제공합니다. Photoshop의 생성형 채우기 및 유사한 기능을 구동합니다. 단순히 배경을 채우는 것 대신 구체적인 것을 원할 때 필요합니다. "말린 꽃이 있는 빨간 도자기 꽃병"을 쓸 수 있으며 장면에 완벽하게 조명과 구성된 바로 그것을 얻습니다.

뜨거운 의견: 대부분의 실제 편집 작업에서는 텍스트 가이드 인페인팅이 과대평가됩니다. 사람들이 실제로 필요한 것의 약 80%는 컨텍스트 전용 제거입니다. 이것이 더 빠르고 더 신뢰할 수 있습니다. 텍스트 가이드 교체는 창의적인 작업에는 멋지지만, 평범한 "사진에서 그것을 제거해" 사용 사례의 경우 LaMa 같은 더 간단한 모델이 더 적은 아티팩트로 더 깔끔한 결과를 생성합니다. 일부 사람들이 Stable Diffusion을 켜고 사진에서 쓰레기통을 제거하는 것을 봤는데, Cleanup.pictures가 2초에 더 나은 일을 할 수 있었습니다.

더 나은 인페인팅 결과를 위한 팁

AI 인페인팅에서 지속적으로 좋은 결과를 얻는 것은 광범위한 시행착오를 통해 배운 몇 가지 핵심 관행으로 내려옵니다.

1. 관대하게 마스킹하세요. 마스크는 제거하는 객체를 살짝 넘어 확장되어야 합니다. 주변 영역을 포함해서 모델이 부드럽게 혼합할 공간을 가질 수 있습니다. 너무 타이트한 마스크는 보이는 가장자리를 남깁니다.

2. 그림자에 주의하세요. 사진에서 무언가가 제거되었음을 알아볼 수 있는 가장 일반적인 표시는 누락된 그림자입니다. 마스크가 객체의 그림자도 포함하는지 확인하거나, 결과가 기묘하게 보일 것입니다.

3. 적절한 디노이징 강도를 사용하세요. Stable Diffusion에서 디노이징 강도는 모델이 마스킹된 영역을 얼마나 변경하는지 제어합니다. 제거의 경우 0.7-0.85를 사용하세요. 교체의 경우 0.85-1.0을 사용하세요. 너무 낮으면 원본 객체가 새어 나옵니다. 너무 높으면 주변 이미지와의 일관성이 떨어집니다.

AI 기반 배경 작업에 대해 더 알아보려면 AI 배경 제거 및 생성기 도구에 대한 기사를 참조하세요.

AI 아웃페인팅: 경계 너머로 이미지 확장

아웃페인팅은 제 생각에는 오늘날 사용 가능한 가장 과소 평가된 AI 편집 기능입니다. 개념은 간단합니다. 기존 이미지를 가져와서 어떤 방향으로든 확장하고 AI가 장면을 완벽하게 계속하는 새로운 콘텐츠를 생성합니다. 실제 응용 프로그램은 놀랍게 광범위합니다.

소셜 미디어용 콘텐츠를 많이 촬영하고 다른 플랫폼에는 다른 종횡비가 필요합니다. Instagram은 피드 게시물에는 4:5를 원하고, 스토리는 9:16을 원하고, Twitter는 16:9를 선호하고, LinkedIn은 대략 1.91:1로 가장 잘 작동합니다. 자르기(및 중요한 콘텐츠 손실) 또는 어색한 레터박싱을 대신 아웃페인팅하여 필요한 어떤 종횡비로든 이미지를 채웁니다. AI가 하늘을 위쪽으로 확장하고, 배경을 바깥쪽으로 계속하고, 아래쪽에 바닥이나 지표면을 생성합니다. 결과는 사진이 원래 그 더 넓은 각도에서 촬영된 것처럼 보입니다.

구체적인 예가 있습니다. 수직 방향(3:4)에서 촬영한 초상화가 있었는데 16:9 가로 형식의 블로그 게시물 헤더가 필요했습니다. 대상이 중앙에 있었으므로 16:9로 자르면 머리가 잘렸을 것입니다. 대신 양쪽을 아웃페인팅했고 AI가 사무실 배경의 계속을 생성했습니다. 기존 것과 스타일이 맞는 책장, 일관된 조명, 심지어 장면에 속하는 것처럼 보이는 식물. 아무도 원본 사진이 다른 종횡비였다는 것을 모를 것입니다.

AI 아웃페인팅을 위한 최고의 도구

모든 AI 이미지 편집기가 아웃페인팅을 동일하게 처리하는 것은 아닙니다. 가장 일관된 결과를 생성하는 도구들은 다음과 같습니다.

• Adobe Photoshop 생성형 확대. 지금 아웃페인팅을 위한 황금 표준입니다. Photoshop에서 캔버스를 확대하고, 빈 영역을 선택하고, 생성형 채우기가 나머지를 처리합니다. Photoshop의 전통 도구와의 통합으로 불완전한 부분을 쉽게 정리할 수 있습니다.
• Stable Diffusion (ComfyUI 또는 Automatic1111). 조정 가능한 파라미터를 통한 아웃페인팅에 대한 가장 많은 제어를 제공합니다. A1111의 "poor man's outpainting" 및 "outpainting mk2" 스크립트가 잘 작동하며, ComfyUI 워크플로우는 더 많은 유연성을 제공합니다.
• DALL-E (ChatGPT 또는 API를 통해). OpenAI의 아웃페인팅은 견고하며, 특히 예술적이거나 스타일화된 이미지에 탁월합니다. 대화형 인터페이스로 쉽게 반복할 수 있습니다.
• Midjourney (Vary Region + Pan). Pan 기능이 방향적으로 이미지를 확장하며, 결과가 미학적으로 기쁜 경향이 있지만 제어를 일부 희생합니다.

또 다른 뜨거운 의견: 아웃페인팅은 2년 내에 모든 카메라 앱의 표준 부분이 될 것입니다. Apple과 Google은 계산 사진 기능으로 이미 그 방향으로 움직이고 있습니다. AI가 모든 장면을 타당하게 확장할 수 있다는 것을 깨달으면 렌즈가 정확히 본 것을 캡처하는 고정 프레임의 개념이 제한적으로 시작될 것입니다. 사진을 찍은 후 더 넓은 각도를 원했다고 결정하는 것을 상상해보세요. 그것은 과학 소설이 아닙니다. 오늘 작동하고 있으며 계속 개선되고 있습니다.

시도할 가치가 있는 무료 AI 사진 편집기 옵션

진정으로 유능한 AI 이미지 편집에 접근하기 위해 돈을 쓸 필요가 없습니다. 오픈 소스 커뮤니티는 많은 상업 제품과 경쟁하는 놀라운 도구를 만들었습니다.

IOPaint는 무료 로컬 AI 이미지 편집기를 원하는 모든 사람에게 가장 좋은 추천입니다. 단순한 LaMa 인페인팅 모델을 위한 프론트엔드로 시작했지만 완전한 기능의 편집 도구로 성장했습니다. LaMa를 빠른 제거, Stable Diffusion을 텍스트 가이드 편집, 및 다양한 다른 모델을 포함한 여러 백엔드에서 사용할 수 있습니다. 인터페이스가 브라우저에서 실행되며 전체가 자체 포함되어 있습니다. Photoshop을 열고 싶지 않을 때 빠른 편집을 위한 일상적인 드라이버로 사용합니다.

ComfyUI가 있는 Stable Diffusion은 가장 강력한 무료 편집 파이프라인을 제공하지만 학습 곡선이 가파릅니다. ComfyUI의 노드 기반 워크플로우 시스템을 배우는 데 시간을 투자하려면, 전문 수준의 결과를 생성하는 사용자 정의 인페인팅 및 아웃페인팅 워크플로우를 만들 수 있습니다. 커뮤니티가 CivitAI 및 OpenArt 같은 플랫폼에서 수천 개의 워크플로우를 공유했으므로 처음부터 모든 것을 만들 필요가 없습니다.

AI 플러그인이 있는 GIMP는 GIMP 생태계에 이미 있는 사람들을 언급할 가치가 있습니다. 몇 가지 플러그인이 GIMP 워크플로우에 AI 기반 인페인팅을 추가합니다. Stable GIMP 및 로컬 Stable Diffusion 설치에 GIMP를 연결하는 다양한 커뮤니티 스크립트를 포함합니다.

모바일 사용자의 경우, Google 사진에는 Pixel 휴대폰 및 Google One 구독에서 무료로 Magic Eraser가 포함되어 있습니다. 임시 객체 제거를 완벽하게 처리하며 빠른 소셜 미디어 정리를 위해 모든 데스크톱 도구보다 자주 사용하는 자신을 발견할 것입니다.

이미지 품질 향상을 함께 탐색하고 있다면, 사진을 4K로 향상하는 AI 이미지 업스케일러에 대한 가이드를 확인하세요.

실제로 작동하는 실제 AI 편집 워크플로우

이론은 좋지만, 단일 도구가 달성하지 못하는 결과를 얻기 위해 정기적으로 사용하는 실제 워크플로우를 공유하겠습니다.

제품 사진 정리

전자상거래 제품 촬영의 경우 일관된 파이프라인을 따릅니다. 먼저 간단한 표면에서 합리적인 조명으로 제품을 촬영합니다. 완벽성에 대해 걱정하지 마세요. 그런 다음 AI 배경 제거기를 사용하여 제품을 분리합니다. 다음으로 AI 이미지 편집기를 통해 이미지를 실행하여 반사, 먼지 반점 또는 제품 자체의 불완전함을 정리합니다. 마지막으로 브랜드 미적과 일치하는 생성된 배경에 제품을 배치하여 조명 및 그림자가 일치하도록 인페인팅을 사용합니다.

이 워크플로우를 사용하면 휴대폰 카메라와 책상 램프로 스튜디오 품질 제품 이미지를 생성할 수 있습니다. 지난달 클라이언트를 위해 이 파이프라인을 사용하여 45개 제품을 처리했으며, 결과는 수천 달러가 비용이 드는 전문 제품 촬영과 구별되지 않았습니다.

부동산 사진 향상

부동산 사진은 기만적이지 않으면서도 매력적으로 보여야 합니다. 워크플로우는 객체 제거를 사용하여 개인 항목(가족 사진, 의약품 병, 화장실)을 제거한 다음 인페인팅을 사용하여 구매자를 산만하게 할 보이는 손상 또는 마모를 수정하는 것을 포함합니다. 절대 존재하지 않는 것을 추가하거나 방을 실제보다 크게 보이게 하지 않습니다. 그것은 윤리적 선을 넘습니다. 그러나 어수선함을 정리하고 산만한 요소를 제거하는 것은 표준 관행이며 구매자가 실제로 감사합니다.

내가 배운 한 가지는 AI 제거 도구가 거울과 유리로 어려움을 겪는다는 것입니다. 제거하려는 객체를 반영하는 거울이 있으면 반사를 별도로 제거해야 합니다. AI가 반사와 객체가 관련되어 있음을 자동으로 이해하지 못합니다. 이것이 첫 부동산 프로젝트에서 저를 놀라게 했는데, 코트 랙을 제거했지만 복도 거울에서 완벽하게 보이는 반사를 남겼습니다.

소셜 미디어 콘텐츠 재목적화

여기가 아웃페인팅이 정말 빛나는 곳입니다. 하나의 마스터 형식(일반적으로 최대 유연성을 위해 1:1 정사각형)에서 콘텐츠를 만들고 모든 플랫폼의 필요한 크기로 아웃페인팅합니다. 이는 중요한 것을 잘라내지 않고 모든 이미지의 4~5개 완벽하게 형식화된 버전을 얻습니다. AI가 추가 공간을 상황에 맞는 콘텐츠로 채우고, 각 버전은 해당 플랫폼용으로 의도적으로 구성된 것처럼 보입니다.

AI 이미지 편집기와 전통적 Photoshop 비교 방법

나는 여전히 Photoshop을 사용합니다. 명확히 해두겠습니다. 하지만 Photoshop과 AI 도구를 사용하는 시기의 균형이 극적으로 변했습니다. 다음이 정직한 비교입니다.

AI 편집자가 승리하는 분야:

• 원치 않은 객체 제거(더 빠르고 종종 더 나음)
• 캔버스 크기 확장(아웃페인팅은 생성형 채우기 이전에 Photoshop이 할 수 없던 것)
• 교체 콘텐츠 생성(텍스트 가이드 인페인팅은 새로운 기능)
• 루틴 편집 속도(20분이 걸린 것이 이제 30초 걸림)
• 접근성(기본 작업을 위한 학습 곡선 없음)

Photoshop이 여전히 승리하는 분야:

• 정밀 마스킹 및 합성(AI 마스크는 좋지만 픽셀 완벽하지 않음)
• 색상 등급 및 톤 조정(AI가 이것을 아직 잘하지 못함)
• 텍스트 및 그래픽 오버레이(명백함)
• 특정 파라미터를 가진 배치 처리(작업은 여전히 왕)
• 비파괴적 편집 워크플로우(레이어, 스마트 객체, 조정 레이어)

세 번째 뜨거운 의견: "AI 편집"과 "전통 편집" 사이의 구분은 18개월 내에 사라질 것입니다. Adobe는 모든 Photoshop 기능에 AI를 통합하고 있으며, 독립형 AI 도구는 전통적인 편집 기능을 추가하고 있습니다. 2027년까지 모든 이미지 편집기가 AI 이미지 편집기가 될 것이며, 우리는 그것을 한정 지을 것을 멈출 것입니다. 질문은 "AI를 사용해야 하나?"가 아니라 "내가 선호하는 편집기를 어떤 AI 모델이 구동하는가?"가 될 것입니다.

AI 이미지 편집기 사용 시 일반적인 실수

이러한 도구와 광범위하게 작업하고 다른 사람들이 배우는 것을 도운 후, 동일한 실수를 반복적으로 봅니다. 이들을 피하면 상당한 좌절을 절약할 것입니다.

너무 타이트하게 마스킹. 새로운 사용자는 제거하려는 객체의 가장자리 따라 정확하게 마스크를 그립니다. 이것은 거의 항상 보이는 후광이나 가장자리 아티팩트를 남깁니다. 마스크를 객체 경계 너머로 5~10 픽셀 확장하세요. AI가 매끄러운 전환을 만들 필요가 있는 버퍼 영역을 필요로 합니다.

컨텍스트 및 조명 무시. 텍스트 가이드 인페인팅을 사용하여 객체를 추가하거나 교체할 때, 사람들은 기존 장면을 고려하지 않고 원하는 것을 설명합니다. 사진의 따뜻한 오후 조명이 있으면 "현대 의자"를 인페인팅하면 중립적 스튜디오 조명이 있는 의자가 나타나고 완전히 어울리지 않습니다. 조명 설명을 프롬프트에 추가하세요.

과도한 편집. 모든 것을 제거할 수 있다고 해서 해야 한다는 의미는 아닙니다. 사진에서 너무 많은 요소를 제거하여 결과가 기묘하게 비어 있고 무균으로 보이는 사람들을 봤습니다. 절제가 더 믿을 수 있는 결과를 생성합니다.

작업에 잘못된 도구 사용. 겹치는 여러 제거가 있는 복잡한 장면 편집은 신중한 마스킹을 통해 Stable Diffusion에서 더 나은 결과를 얻습니다. 빠른 단일 객체 제거는 LaMa 기반 도구에서 더 좋습니다. 작업 복잡도에 도구를 맞추면 시간을 절약하고 더 나은 결과를 생성합니다.

전체 해상도에서 확인하지 않음. AI 편집 영역은 소셜 미디어 해상도에서 완벽하게 보이지만 줌인할 때 떨어집니다. 인쇄 또는 큰 형식 디스플레이에 사용하기 전에 항상 100% 줌에서 편집을 확인하세요.

이미지 생성 작업용 올바른 AI 도구 선택에 대한 지침을 보려면 2026년 최고의 AI 이미지 생성기 비교를 참조하세요.

AI 사진 조작의 윤리

나는 이것을 짧게 다루고 싶은데 중요합니다. AI 이미지 편집은 사진 조작을 사소하게 쉽게 만들며, 책임이 따릅니다. 휴가 사진에서 낯선 사람을 제거하는 것은 괜찮습니다. 보험 청구에 사용되는 사진에서 손상 증거를 제거하는 것은 사기입니다. 기술은 중립입니다. 윤리는 상황과 의도에 전적으로 달려 있습니다.

Apatero와 같은 플랫폼은 AI 편집을 추적하는 데 도움이 되는 투명성 기능을 구축하고 있으며, 이것이 업계에 건강한 방향이라고 생각합니다. 특히 저널리즘, 부동산 및 광고에서 공개 규범이 필요합니다. 내 개인적인 규칙은 간단합니다. 편집이 누군가의 결정을 바꾼다면(제품을 구매하거나, 아파트를 렌트하거나, 뉴스 기사를 믿기 위해) 공개되어야 합니다. 순수하게 미적 정리라면 공개가 필요하지 않지만 요청하면 사용 가능해야 합니다.

AI 이미지 편집을 위해 다음에 올 것

현재 기능은 인상적이지만, 우리는 아직 초기 단계입니다. 2026년의 나머지와 2027년까지 기대할 것은 다음과 같습니다.

실시간 속도의 비디오 인페인팅. 비디오의 객체 제거는 이미 작동하지만 느리고 프레임 전체에서 불일치합니다. ProPainter 같은 모델이 빠르게 개선하고 있으며, 1년 내에 편집 소프트웨어에서 실시간 비디오 인페인팅이 표준이 될 것으로 예상합니다.

3D 인식 편집. 현재 AI 편집기는 2D에서 작동합니다. 그들은 장면의 3D 구조를 진정으로 이해하지 못합니다. 신경 방사 필드(NeRF)와 인페인팅을 결합하는 향후 모델은 극적으로 더 나은 결과를 생성할 것이며, 특히 복잡한 제거에서는 관점이 중요합니다.

명령 기반 편집. 영역을 수동으로 마스킹하고 프롬프트를 작성하는 대신, 단순히 AI에 평문으로 원하는 것을 알려줄 것입니다. "왼쪽에 주차된 자동차를 제거" 또는 "하늘을 일몰처럼 보이게". InstructPix2Pix 같은 모델은 이미 이를 시연하고 있으며, 품질이 빠르게 개선되고 있습니다.

통합 워크플로우. 미래는 제거, 인페인팅 및 아웃페인팅을 위한 별도 도구가 아닙니다. 당신의 전체 편집 의도를 이해하고 자동으로 다단계 편집을 실행하는 통합 AI 편집 어시스턴트입니다. 원하는 최종 결과를 설명하면 AI가 최적의 작업 시퀀스를 파악할 것입니다.

자주 묻는 질문

사진에서 객체를 제거하는 최고의 무료 AI 이미지 편집기는 무엇입니까?

IOPaint (이전의 LaMa Cleaner)는 대부분의 사용자에게 최고의 무료 옵션입니다. 컴퓨터에서 로컬로 실행되고 LaMa 및 Stable Diffusion을 포함한 여러 AI 백엔드를 지원하며 전문 수준의 결과를 생성합니다. 빠른 모바일 사용의 경우, Pixel 휴대폰이 있거나 Google One 구독이 있으면 Google Magic Eraser가 탁월합니다.

AI가 정말 사진에서 사람을 흔적 없이 제거할 수 있습니까?

네, 현대 AI 제거 도구는 특히 사람이 다른 중요한 피사체와 겹치지 않을 때 사람 제거를 매우 잘 처리합니다. AI는 사람 뒤의 배경을 재구성하며, 지표면 질감, 그림자 및 부분적으로 막힌 객체를 포함합니다. 결과는 야외 장면에서 거의 완벽하고 조명이 잘 된 실내 환경에서도 거의 완벽합니다. 여러 겹쳐진 사람이 있는 복잡한 장면은 더 어렵지만 신중한 마스킹을 통해 여전히 달성 가능합니다.

인페인팅과 아웃페인팅의 차이는 무엇입니까?

인페인팅은 이미지의 기존 경계 내에서 콘텐츠를 채우거나 교체합니다. 이미지 내부의 영역을 마스킹하고 AI가 교체 콘텐츠를 생성합니다. 아웃페인팅은 이미지를 원본 경계를 넘어 확장하여 장면을 계속하는 완전히 새로운 콘텐츠를 생성합니다. 둘 다 유사한 기반 기술(확산 모델)을 사용하지만, 아웃페인팅은 카메라가 캡처하지 않은 콘텐츠를 상상하려면 모델이 필요합니다.

AI 이미지 편집이 Photoshop을 대체합니까?

완전히는 아니지만 Photoshop 사용 방법이 변하고 있습니다. Adobe는 생성형 채우기 및 생성형 확대를 통해 Photoshop에 직접 AI 기능을 통합했습니다. 객체 제거 및 캔버스 확장 같은 루틴 작업의 경우 AI가 더 빠르고 종종 수동 Photoshop 기술보다 낫습니다. 그러나 Photoshop은 정밀 합성, 색상 등급 및 복잡한 다층 편집 워크플로우에서 계속 우월합니다.

AI 이미지 편집 비용은 얼마나 됩니까?

많은 유능한 도구가 완전히 무료입니다. IOPaint, Stable Diffusion 및 Cleanup.pictures는 비용 없이 대부분의 편집 작업을 처리합니다. Google Magic Eraser는 Pixel 휴대폰에서 무료입니다. 전문 도구의 경우, Photoshop의 생성형 채우기가 있는 Adobe Photoshop은 Creative Cloud 구독(약 $23/월)이 필요합니다. Apatero 같은 클라우드 기반 서비스는 로컬 GPU 요구 사항이 없는 강력한 편집을 위한 경쟁력 있는 가격을 제공합니다. TouchRetouch 같은 전용 모바일 앱은 일회성 구매로 약 $2~5입니다.

AI가 이미지를 다른 종횡비로 확장할 수 있습니까?

절대로. 이것이 AI 아웃페인팅의 가장 실제적인 사용 중 하나입니다. 세로 사진(3:4)을 가로(16:9) 블로그 헤더로 가져가거나, 정사각형 이미지를 Instagram 스토리(9:16)용 세로로 확장할 수 있습니다. AI는 확장된 측면과 맞는 새로운 콘텐츠를 생성하고 조명 및 스타일이 일치하는 원본 이미지를 생성합니다.

AI 이미지 편집기는 어떤 해상도에서 작동할 수 있습니까?

대부분의 AI 인페인팅 모델은 기본적으로 512x512와 1024x1024 픽셀 사이의 해상도에서 작동합니다. 그러나 현대 구현은 타일 처리를 사용하여 모든 해상도의 이미지에서 작동할 수 있습니다. 고해상도 이미지의 경우 AI는 기본 해상도에서 편집 영역을 처리한 후 결과를 전체 해상도 이미지에 다시 합성합니다. SDXL 모델을 사용하는 일부 도구는 더 높은 기본 해상도에서 더 깔끔한 결과를 생성합니다.

AI 사진 편집이 감지될 수 있습니까?

현재 기술을 사용하면 실행이 잘 되는 AI 편집은 시각적으로 감지하기가 매우 어렵습니다. 그러나 픽셀 수준의 통계, 압축 아티팩트 및 노이즈 패턴을 분석하는 포렌식 도구는 때때로 AI 수정 영역을 식별할 수 있습니다. AI 편집이 개선될수록 감지가 더 어려워집니다. 진정성이 중요한 전문 맥락에서 원본 파일을 유지하고 편집을 문서화하는 것이 좋은 관행입니다.

AI 이미지 편집을 로컬로 실행하려면 어떤 하드웨어가 필요합니까?

LaMa 기반 도구(기본 설정이 있는 IOPaint의 경우) 거의 모든 현대 컴퓨터가 작동하며, 전용 GPU가 없는 노트북도 포함합니다. Stable Diffusion 기반 인페인팅 및 아웃페인팅의 경우 8GB VRAM 이상의 NVIDIA GPU가 필요합니다(GTX 1070 이상). Apple Silicon Mac(M1 이후)도 Core ML 또는 MPS 백엔드를 통해 Stable Diffusion을 실행할 수 있지만, 전용 NVIDIA GPU에서는 처리가 느립니다.

사진에서 큰 객체를 제거할 때 최고의 결과를 얻으려면 어떻게 해야 합니까?

큰 객체 제거의 경우, 모든 것을 한 번에 제거하려고 하기보다는 단계별로 작업하세요. 먼저 관대한 마스크로 주요 객체를 제거합니다. 그런 다음 첫 번째 패스의 아티팩트를 더 대상이 된 두 번째 제거로 정리합니다. Stable Diffusion에서 0.75~0.85의 디노이징 강도를 사용하여 일관성과 완전성 사이의 균형을 잡으세요. 매우 큰 제거(이미지 면적의 30% 이상)의 경우, 배경이 어떻게 보여야 하는지 설명을 통해 텍스트 가이드 인페인팅을 사용합니다. 컨텍스트 전용 모델은 충분한 주변 정보 없이 어려움을 겪을 수 있습니다.