Meta의 SAM(Segment Anything Model)은 이미지 내의 어떠한 객체든 한 번의 클릭으로 배경을 제거할 수 있는 새로운 AI 모델입니다. 이 글에서는 SAM으로 배경 제거(누끼 따기)하는 방법과 성능을 살펴보았습니다.
Meta SAM(Segment Anything Model) 소개
아시다시피 Meta는 페이스북과 인스타그램을 운영하는 글로벌 IT 회사입니다. OpenAI가 ChatGPT를 발표한 후 AI 모델과 서비스가 시장에 속속 등장하고 있는 상황에서 드디어 Meta가 처음으로 AI 모델을 공개했고 이름은 SAM(Segment Anything Model)입니다.
SAM은 클릭 또는 프롬프트로 이미지의 객체들을 구분해 특정 객체를 이미지에서 빠르게 분리해 낼 수 있습니다. 본 글에서는 누끼 따는 법을 주요 활용 예시로 설명드리지만, SAM은 향후 증강현실(VR) 앱이나, 이커머스, 의료 영상 분야 등에서 활용될 수 있을 것으로 기대됩니다.
Meta SAM으로 이미지 배경 제거 방법
- 우선 SAM 홈페이지로 접속해 우측 상단의 Demo를 클릭하고 사용 약관에 동의합니다.
- 화면을 보시면 연구팀이 사전에 올려둔 이미지들을 확인하실 수 있으며 이 중 하나를 선택해서 테스트 하시거나 상단의 “Upload an image”를 클릭해 원하시는 이미지로 시작하면 됩니다.
이미지를 선택하셨다면 아래 화면을 확인할 수 있습니다. 이미지에서 객체를 선택하는 데에는 크게 3가지 방법이 있습니다.
- Hover & Click: 원하는 객체를 클릭으로 선택 후 잘라내기
- Box: 추출을 원하는 영역에 마우스 드래그로 박스를 만들어 객체 선택
- Everything: SAM이 알아서 이미지 내의 모든 객체를 마스킹합니다.
객체 선택을 완료하였다면, (4) Cut out object를 선택하면 해당 객체가 추출됩니다. 마지막으로 이렇게 추출된 객체는 (5) Cut-Outs에서 확인할 수 있고 다운로드도 가능합니다.
Meta SAM 성능 평가 및 소감
일단 이미지 배경 제거에 한정해 테스트 소감을 말씀 드리면, 이미지 내에 다양한 객체를 정말 빠르게 잘 인식합니다. 특히, 객체를 선택하는 방법 중 Everything을 선택하면 마우르 클릭으로 미세하게 마스킹할 필요도 없어서 굉장히 편리합니다.
다만 배경이 제거된 이미지 품질을 확인해보면 배경이 깔끔하게 제거되진 않는 경우도 있어 아직까진 상업적 목적으로 이용은 어려울 것 같습니다. 하지만 향후 이 AI가 더 발전해 나간다면 앞으로 이미지 배경 제거는 SAM이면 되지 않을까 싶습니다. 읽어주셔서 감사합니다. 오늘도 좋은 하루 보내세요!
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