애플, AI 이미지 모델 '다크디프' 공개…밤에도 선명한 사진 구현

[AI리포터]

애플이 개발한 다크디프 모델 적용 결과 [사진: 다크디프 논문]

[디지털투데이 AI리포터] 애플 연구진이 극도로 어두운 환경에서 촬영된 사진의 품질을 획기적으로 개선하는 인공지능(AI) 모델을 개발했다.

19일(현지시간) IT매체 나인투파이브맥에 따르면, 해당 기술은 확산 기반 이미지 모델을 카메라의 이미지 처리 파이프라인에 직접 통합해 원시 센서 데이터 단계에서부터 세부 정보를 복원하는 것이 핵심이다.

일반적으로 어두운 곳에서 찍은 사진은 빛이 부족해 화면에 거친 노이즈가 생기기 쉽다. 이를 줄이기 위해 강한 보정이 적용되지만, 그 결과 사진이 지나치게 매끈해지면서 실제 질감이나 세부 표현이 사라진다는 불만이 많았다.

이 같은 문제를 해결하기 위해 애플 연구진은 퍼듀 대학교와 함께 다크디프(DarkDiff)라는 새로운 모델을 제안했다. 연구진은 논문을 통해 기존처럼 촬영 이후 단계에서 AI를 적용하는 방식이 아니라, 확산 모델을 카메라의 이미지 신호 처리(ISP) 단계에 직접 결합하는 접근법을 소개했다.

다크디프 작동 과정 [사진: 다크디프 논문]

이 방식에서는 화이트 밸런스나 디모자이킹과 같은 초기 처리는 기존 카메라 ISP가 담당하고, 다크디프는 선형 RGB 이미지 단계에서 노이즈 제거와 함께 최종 sRGB 이미지를 직접 생성한다. 아울러 CFG(classifier-free guidance) 기법을 활용해 입력 이미지와 모델의 시각적 사전 지식 사이의 균형을 조절할 수 있도록 했다. 가이던스 강도가 낮을수록 부드러운 결과가 나오고, 강도를 높일수록 더 선명한 질감과 디테일을 얻을 수 있지만 원치 않는 아티팩트가 생길 위험도 커진다.

연구진은 실제 성능을 확인하기 위해 소니 A7SII 등으로 극도로 어두운 환경에서 사진을 촬영해 비교 실험을 진행했다. 그 결과 다크디프는 기존 방식보다 더 많은 디테일을 복원한 것으로 나타났다.

다만 이 기술은 연산량이 많아 처리 속도가 느리고, 스마트폰에서 바로 실행할 경우 배터리 소모가 클 수 있다는 한계도 있다. 또 어두운 환경에서 외국어 텍스트를 인식하는 데는 제약이 있다.

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