단계 01 — 오래된 사진 업로드
긁힘, 접힘, 또는 바램이 있는 스캔되었거나 색이 바랜 사진을 선택하세요. AI가 손상과 누락된 디테일을 자동으로 감지합니다.
AI 사진 복원
이용 방법
AI Photo Restoration 사용법 3단계
오래된 사진을 업로드하고, 손상을 복구하고 디테일을 되살린 다음, 복원된 이미지를 내보내세요 — 모두 Cleep.ai 안에서.
단계 02 — 화면 비율 선택
이미지를 사용할 곳에 맞는 화면 비율을 선택하세요 — 앨범에는 정사각형, 인화에는 세로형, 액자에는 와이드.
단계 03 — 복원된 사진 다운로드
긁힘이 제거되고 디테일이 몇 초 만에 되살아납니다. 복원된 사진을 다운로드하여 보관, 공유 또는 인쇄할 준비를 마치세요.
할 수 있는 일
AI Photo Restoration 활용 방법
업로드 → 복원 → 비교 저장까지 간단한 흐름
복원할 사진을 업로드하면 모델이 흐림, 노이즈, 스크래치 같은 손상 패턴을 분석해 개선된 결과 이미지를 생성합니다. 인물 사진이라면 참조 얼굴 이미지를 추가해 얼굴 디테일의 방향성을 맞출 수 있습니다(선택). 결과는 원본과 나란히 비교한 뒤, 만족스러우면 저장하고 부족하면 다른 사진으로 다시 시도해 품질을 맞추세요.
가족사진·졸업사진·스캔본 정리 등 실사용 장면
오래된 가족사진에서 얼굴이 뭉개지거나 필름 그레인이 심한 경우, 도구로 선명도를 끌어올리고 노이즈를 정리해 보관용 품질을 맞출 수 있습니다. 스캔한 앨범 사진의 먼지·스크래치·얼룩 흔적을 줄여 인화나 액자용 이미지로 다듬는 데도 적합합니다. 카메라로 촬영한 종이사진처럼 왜곡이나 압축 깨짐이 있는 파일은, 결과를 확대 확인하며 디테일이 과장되지 않았는지 점검하는 방식으로 진행하세요.
결과 검수 포인트: 자연스러움과 디테일 균형
복원 결과는 확대해서 눈·치아·머리카락 경계처럼 인물 디테일이 자연스럽게 유지되는지 먼저 확인하는 것이 좋습니다. 배경의 패턴(벽지, 잔디, 천 질감)이 과하게 뭉개지거나 인위적으로 반복되지 않는지도 함께 점검하세요. 문제가 보이면 원본 해상도가 더 높은 파일로 재업로드하거나, 참조 얼굴을 바꿔 디테일 방향을 조정해 품질을 맞출 수 있습니다.
Cleep AI로 복원 작업을 빠르게 반복·선택
Cleep AI는 업로드한 이미지의 손상 유형에 맞춰 노이즈 정리와 디테일 복원을 한 번에 처리해, 여러 장을 빠르게 정리해야 하는 작업에 잘 맞습니다. 결과는 원본과 비교하며 선택할 수 있어, ‘선명해졌지만 어색한’ 상태를 피하고 원하는 톤으로 맞추기 쉽습니다. 특히 스캔본처럼 품질 편차가 큰 입력에서도, 파일을 바꿔가며 반복 실행해 최적 결과를 고르는 방식으로 워크플로를 단순화합니다.
지금 사진을 올리고 복원 결과를 확인하세요
스캔본, 휴대폰 촬영본, 오래된 JPG까지—현재 가진 파일로 바로 시작할 수 있습니다. 업로드 후 결과를 확대 비교해 자연스러움을 확인하고, 만족스러운 버전을 저장하세요. 복원이 필요한 사진이 여러 장이라면 먼저 대표 1장을 테스트해 기준 품질을 잡는 것이 좋습니다.
FAQ
자주 묻는 질문
손상된 사진(스크래치·얼룩·찢김 흔적)도 복원이 되나요?
가능합니다. 업로드된 이미지에서 스크래치, 먼지, 얼룩처럼 반복적으로 나타나는 손상 흔적을 줄이고 디테일을 보완하는 방식으로 결과를 생성합니다. 다만 원본 손상이 매우 크면 일부 흔적이 남을 수 있어, 결과를 확대해 확인하는 것이 좋습니다.
온라인 커뮤니티에서 떠도는 저화질 이미지(재압축된 파일)도 개선할 수 있나요?
재압축으로 생긴 블록 노이즈나 뭉개짐을 완화하는 데 유용합니다. 다만 원본 정보가 사라진 영역은 추정 복원으로 처리되므로, 인물 디테일이 과장되지 않았는지 원본 대비 검수를 권장합니다.
오래된 웹사이트에서 내려받은 작은 해상도 사진도 괜찮나요?
작은 이미지도 처리할 수 있지만, 해상도가 낮을수록 복원 결과의 한계가 더 뚜렷해집니다. 가능하다면 더 큰 원본(스캔본, 원본 파일)을 사용하고, 결과는 확대 확인으로 자연스러움을 점검하세요.
예전 앱으로 보정해 저장한 사진도 다시 복원할 수 있나요?
가능합니다. 과도한 샤픈, 필터로 인한 노이즈, 색 번짐이 있는 사진은 도구로 디테일을 정리해 더 안정적인 결과를 얻을 수 있습니다. 다만 이미 강하게 뭉개진 영역은 완벽히 되돌리기 어려울 수 있습니다.
딥러닝 기반 복원은 원본을 ‘바꿔치기’처럼 만들어버리진 않나요?
복원은 손상 보정과 디테일 추정을 포함하므로, 원본에 없던 정보가 일부 생성될 수 있습니다. 그래서 얼굴, 텍스처, 배경 패턴을 원본과 나란히 비교하고, 어색한 인공 패턴이 보이면 다른 입력(더 선명한 스캔본)으로 재시도하는 검수 절차가 중요합니다.
이 도구의 핵심 기능은 무엇인가요?
흐림 개선, 노이즈 감소, 스크래치·얼룩 등 손상 흔적 완화, 인물 디테일 보완을 중심으로 결과 이미지를 생성합니다. 원본/결과 비교를 통해 품질을 확인하고 저장까지 이어지는 흐름으로 사용할 수 있습니다.
