저는 오랫동안 어도비 제품을 신뢰해 왔기에, Adobe Firefly Topaz Astra 활용한 AI 비디오 업스케일링 기능이 추가되었다는 소식을 듣고 직접 사용해 보고 싶었습니다. 매끄러운 크리에이티브 워크플로우와 Topaz 의 유명한 AI 업스케일링 기술을 결합하는 것은 어도비에게 있어 당연한 수순처럼 보였습니다. 테스트를 위해 저는 오래된 홍보 영상 두 개를 사용했습니다. 하나는 720p로 촬영된 영상이고, 다른 하나는 최신 화면에서 보기에는 구식으로 보이는 노이즈가 심한 480p 영상이었습니다.

Firefly 보드를 열고 두 개의 영상을 업로드한 후 새로운 프로세스를 따랐습니다. 클립을 선택한 다음 편집 도구 모음에서 작은 Topaz Astra ico 을 클릭했습니다. 이 아이콘은 존재를 모르면 쉽게 지나칠 수 있습니다. 첫 번째 영상은 정밀 모드를 선택하고 출력 해상도를 4K로 설정했습니다. 두 번째 클립은 AI가 얼마나 스타일을 추가하는지 확인하기 위해 크리에이티브 모드를 선택했습니다. Firefly 비디오 모델 백그라운드에서 영상을 처리하는 동안 저는 아무런 방해 없이 다른 파일의 색상을 조정할 수 있었습니다.

최종 결과는 인상적이었습니다. 720p 클립은 선명하고 깨끗해서 추가 작업 없이 바로 YouTube 에 업로드할 수 있었습니다. 480p 영상은 갑자기 진정한 4K처럼 보이지는 않았지만, 클라이언트의 브랜드 홍보 영상에 사용할 수 있을 정도로 충분히 개선되어 원본에 비해 큰 발전이었습니다. 또한 Astra 얼굴과 움직임을 자연스럽게 처리하는 방식이 마음에 들었습니다. 일부 AI 영상 업스케일링 도구에서 나타나는 인위적인 부드러움이 전혀 느껴지지 않았습니다. 다만, 고해상도 영상 처리 시간이 예상보다 오래 걸린다는 점이 아쉬웠습니다.

만약 직장 동료인 나탈리가 가벼운 대화 중에 HitPaw mention 하지 않았더라면 아마 사용해 보지 않았을 겁니다. 그녀는 HitPaw가 편집 경험이 없더라도 누구나 사용할 수 있는 간단한 도구라고 설명했고, 저는 사용하기 쉬운 옵션의 예시로 한번 사용해 보기로 했습니다. 온라인 버전은 파일 업로드 용량에 제한이 있어서 데스크톱 버전을 다운로드했고, 두 가지 다른 영상, 즉 인터뷰 영상과 짧은 animate 설명 영상에 적용해 보았습니다.

가장 먼저 눈에 띈 것은 직관적인 레이아웃이었습니다. 영상을 업로드하고, AI 모델(일반, 얼굴, 애니메이션, UHD)을 선택한 후 "향상" 버튼을 클릭하면 됩니다. 저는 인터뷰 영상에 얼굴 모델을 사용해 봤습니다. 별도의 수동 조정 없이도 밝기가 빠르게 개선되고 얼굴 디테일이 더욱 선명해졌습니다. 하지만 영상을 자세히 살펴보니, 머리를 빠르게 움직일 때 가장자리 부분에 미세한 화질 저하 현상이 나타났습니다. 일반 모델로 바꾸니 영상이 훨씬 부드럽고 일관성 있게 보였습니다.

다음으로, 설명 영상에 애니메이션 모델을 적용해 테스트해 보니 성능이 만족스러웠습니다. 색상이 더 밝아지고 선이 더 선명해졌으며, 특히 수동 조정이 필요 없는 도구임에도 불구하고 4K 업스케일링 결과가 전문가 수준으로 보였습니다. 다만 처리 속도가 다소 느리게 느껴졌고, 무료 체험판은 기능이 매우 제한적이어서 소프트웨어를 충분히 테스트하기 어려웠습니다. 하지만 구독을 구매한 후에는 성능이 눈에 띄게 향상되어 처리 속도가 빨라지고, 내보내기 품질이 개선되었으며, 전반적으로 AI 결과물이 더욱 부드러워졌습니다.

VEED 는 소셜 미디어용 짧은 영상을 편집하거나 화질을 개선할 때 제가 가장 자주 사용하는 도구 중 하나입니다. Instagram 과 YouTube 쇼츠에 올릴 콘텐츠를 자주 제작하기 때문에 모든 기능이 브라우저에서 바로 작동한다는 점이 특히 마음에 듭니다. 아무것도 설치할 필요도 없고, 고성능 컴퓨터도 필요 없으며, 기술적인 어려움도 없습니다. 카페에 앉아 노트북으로 영상을 업로드하고 바로 편집을 시작할 수 있습니다.

VEED 의 AI 인핸서를 사용해 보니 전체 편집 과정에 자연스럽게 녹아드는 점이 마음에 들었습니다. 사진 shoot 현장 영상 몇 개를 업로드하고 AI 업스케일링, 노이즈 감소, 색 보정 기능을 함께 사용해 봤습니다. 특히 좋았던 점은 실시간 미리보기 기능입니다. 설정을 조정하면서 영상이 점점 선명해지고 밝아지는 것을 바로 확인할 수 있습니다. 자막 추가, 자르기, 기본 편집 기능도 모두 같은 작업 공간에서 사용할 수 있다는 점도 편리했습니다.

하지만 VEED 에도 몇 가지 한계가 있습니다. 속도가 중요한 마케터나 콘텐츠 제작자에게는 유용하지만, 무료 버전은 내보내기 품질에 제약이 있고, 모든 기능이 안정적인 인터넷 연결에 달려 있습니다. 오프라인 작업은 전혀 불가능합니다. 그럼에도 불구하고 VEED 팀워크와 빠른 편집에 강점을 보입니다. 저는 공유 작업 공간을 이용해 팀원들에게 미리보기 버전을 자주 보내는데, 온라인 편집기에서 사용해 본 협업 시스템 중 가장 편리한 시스템 중 하나입니다.

Adobe Firefly Topaz 기술을 사용하기 때문에 Topaz 자체의 성능이 어떤지 궁금했습니다. Firefly 깔끔하고 직관적인 사용 경험을 제공하지만, Topaz Video AI를 제약 없이 사용해 보고 싶었습니다. 그래서 제 컴퓨터에 Topaz Video AI를 설치하고 흔들리는 핸드헬드 영상, 어두운 실내 장면, DSLR 카메라로 촬영한 오래된 인터레이스 영상 등 다양한 영상 소스로 테스트해 보았습니다.

가장 먼저 눈에 띈 것은 Topaz 제공하는 뛰어난 제어 기능이었습니다. 단순히 "향상" 버튼 하나만 있는 것이 아니라, Artemis, Proteus, Iris와 같은 특정 AI 모델을 선택하고 슬라이더를 조정하여 프레임별로 결과를 비교할 수 있습니다. 어두운 환경에서 촬영한 한 클립을 두 가지 모델로 차례로 테스트하여 노이즈와 움직임을 어떻게 처리하는지 비교해 보았습니다. 나란히 배치된 미리보기 덕분에 차이점을 쉽게 확인할 수 있었습니다. 하나는 디테일을 더 잘 살렸고, 다른 하나는 더 부드러운 움직임을 보여주었습니다.

하지만 이 Topaz 소프트웨어 강력한 하드웨어를 요구합니다. 비디오 렌더링에 시스템 성능이 많이 소모되어 대용량 파일을 내보낼 때 그래픽 카드가 상당히 부담을 받았습니다. 그럼에도 불구하고 결과는 그만한 가치가 있었습니다. 최종 영상은 인위적이지 않고 영화처럼 자연스러웠습니다. 가장자리는 깔끔하게 유지되었고, 움직임은 안정적이었으며, 색상도 자연스러웠습니다. 이 AI 비디오 업스케일러는 소셜 미디어용 간단한 편집에는 적합하지 않지만, 프레임 단위의 세밀한 품질에 신경 쓰는 크리에이터에게는 Topaz 능가하는 제품을 찾기 어려울 것입니다.

전문 편집 프로그램으로 알려져 있어 단순한 AI 도구로 여겨지지 않는 Adobe Premiere Pro 여기에 등장할 거라고는 예상 못 하셨을지도 모릅니다. 하지만 어도비는 시간이 over AI 기능을 꾸준히 추가해 왔고, Premiere Pro 의 업스케일링 기능은 그 대표적인 예입니다. 저는 색 보정과 멀티 카메라 편집을 위해 수년간 프리미어를 사용해 왔는데, 최근에 디테일 보존 업스케일링 효과를 제대로 테스트해 보기로 했습니다.

720p 해상도의 오래된 제품 데모 영상을 불러왔습니다. 효과 패널에서 "디테일 보존 업스케일링"을 검색하여 적용하고, 배율을 200%로 높여 거의 4K 화질에 가깝게 만들었습니다. 가장 인상 깊었던 점은 세밀한 제어가 가능하다는 것이었습니다. AI가 모든 것을 처리하는 대신, 노이즈 감소와 텍스처 디테일을 직접 조정할 수 있었습니다. 노이즈 감소 설정은 픽셀화를 제거하면서 텍스트와 얼굴은 선명하게 유지하는 데 효과적이었습니다.

Premiere Pro 는 저렴하지 않고 배우는 데 시간도 걸립니다. 하지만 이미 Adobe 구독을 통해 Premiere Pro를 보유하고 있다면 다른 비디오 업스케일링 도구를 찾을 필요가 없습니다. Premiere Pro는 안정적이고 유연하며 모든 프레임 over 완벽하게 제어할 수 있도록 해줍니다. 이는 내장된 AI 기능을 갖춘 전문가용 소프트웨어에서 기대할 수 있는 바로 그 기능입니다.

아마 저 혼자서는 Neural Love 발견하지 못했을 겁니다. 동료인 타티가 광고를 보고 한번 사용해 보자고 제안했죠. 저희는 독자들이 가장 많이 문의하는 짧은 스마트폰 영상이나 소셜 미디어 클립 같은 파일을 사용해서 간단하지만 유용한 테스트를 해보기로 했습니다. 목표는 특별한 하드웨어 없이도 브라우저 기반의 AI 영상 업스케일링 도구가 만족스러운 결과를 낼 수 있는지 확인하는 것이었습니다.

Neural Love 사용법은 매우 간단했습니다. 웹사이트에 세로형 영상을 바로 업로드하고, 원하는 보정 옵션을 선택한 후 클라우드 기반 AI가 모든 작업을 처리하도록 두었습니다. 복잡한 설정이나 슬라이더를 조절할 필요가 전혀 없었습니다. 이 도구는 선명도, 밝기, 얼굴 윤곽을 자동으로 개선해 주었습니다. 처리가 완료된 후 영상은 더 밝고 깨끗해 보였습니다. 얼굴이 더 잘 보이고 어두운 부분도 균형 있게 표현되었습니다.

하지만 이러한 단순함이 단점이 될 수도 있습니다. AI 효과의 강도를 조절할 수 있는 방법이 없었고, 복잡한 영상을 다룰 때는 더 고급 옵션이 필요하다는 생각이 들었습니다. 무료 버전은 파일 크기에 제한이 있어 대규모 프로젝트보다는 짧거나 중간 길이의 영상에 적합합니다. 그럼에도 불구하고, 완전히 온라인으로 작동하는 빠른 솔루션을 원하는 크리에이터에게 Neural Love 약속한 바를 충족시켜 줍니다.

저는 특정한 목적을 가지고 Gigapixel 테스트했습니다. 때때로 우리는 극도로 선명한 영상보다 부드러운 움직임이 더 중요한 영상을 다루게 되는데, 일반적인 클립 대신 카메라 움직임과 세밀한 디테일이 살아있는 짧은 시네마틱 영상을 사용했습니다. 바로 이런 종류의 영상이 AI 도구가 깜빡임이나 불안정한 질감을 처리하는 데 어려움을 겪는 경우가 많기 때문입니다.

Gigapixel 영상을 개별 이미지가 아닌 연속적인 시퀀스로 처리하는 것이 분명합니다. 타임라인을 프레임별로 살펴봤는데, 디테일이 끊김 없이 안정적으로 유지되었고, 텍스처가 번쩍이거나 가장자리가 이상하게 왜곡되는 현상도 없었습니다. 움직임이 많은 장면에서도 AI 기반 영상 업스케일링은 안정적이고 cura 작동했습니다. 또한 압축 영상 처리 능력도 뛰어났는데, 중요한 디테일은 그대로 유지하면서 블록 현상을 최소화했습니다.

하지만 Gigapixel 빠른 작업이나 가벼운 사용을 위한 소프트웨어라기보다는 후반 작업 전문가를 위해 만들어진 소프트웨어처럼 느껴집니다. 프레임 속도가 높을수록 처리 시간이 늘어났고, 인터페이스는 해상도, 비디오 형식, ProRes와 같은 내보내기 설정 등을 사용자가 이미 이해하고 있다는 전제하에 설계되었습니다.

공정하고 실용적인 테스트를 위해 마케팅 문구가 아닌 실제 비디오 업스케일링에 중요한 기능에 집중했습니다. 먼저 각 도구가 해상도 스케일링을 얼마나 잘 처리하는지, 특히 720p에서 1080p, 1080p에서 4K와 같은 일반적인 해상도 업그레이드를 얼마나 잘 수행하는지 테스트 했습니다. AI가 얼굴, 텍스트, 가장자리와 같은 미세한 디테일을 잘 유지하는지, 아니면 처음에는 선명해 보이지만 자세히 보면 깨지는 부자연스러운 질감을 만들어내는지 면밀히 살펴보았습니다.

모션 안정성 또한 주요 초점 사항이었습니다. 나탈리는 카메라 움직임, 손동작, 빠른 장면 전환이 포함된 클립을 검토하며 프레임 간 일관성을 확인했습니다. AI 업스케일링에서 흔히 발생하는 깜빡임, 불안정한 가장자리, 맥동하는 질감 등을 해결하기 위해 나탈리는 영상을 프레임별로 꼼꼼히 살펴보며 일반 재생 시에는 드러나지 않을 수 있는 문제점을 찾아냈습니다.

타티는 각 도구가 노이즈 와 시각적 결함을 어떻게 처리하는지에 집중했습니다. 그녀는 저조도 영상, 압축된 클립, 오래된 녹화 영상 등을 테스트하여 AI가 디테일을 흐리게 하거나 압축 아티팩트를 악화시키지 않고 노이즈를 줄일 수 있는지 확인했습니다. 여러 상황에서 다양한 강도 수준을 비교하여 개선 효과가 멈추고 영상이 과도하게 처리된 것처럼 보이기 시작하는 지점을 찾아냈습니다.

색감 변화 또한 중요했습니다. 밝기, 대비, 채도 변화에 주의를 기울였고, 확대 후에도 피부톤이 자연스럽게 보이는지 확인했습니다.

마지막으로, 각 AI 비디오 업스케일러의 효율성을 검토했습니다. 처리 속도, 미리보기 cura , 내보내기 안정성, 그리고 소프트웨어가 개별 테스트 상황이 아닌 실제 편집 워크플로에 얼마나 잘 통합되는지 등을 고려했습니다. 이 방법을 통해 일회성 테스트가 아닌 일상적인 성능을 기반으로 결론을 도출할 수 있었습니다.