영상 배경 지우기, 그린스크린이 있든 없든

영상에서 피사체를 오려내려면 예전에는 그린스크린과 크로마키가 필요했습니다. 요즘의 배경 제거는 대신 매 프레임마다 세그멘테이션 모델을 돌립니다. 즉 평범한 영상에서도 작동한다는 뜻입니다 — 어디서 무너지는지 이해하고 그 경우를 피해 찍는다면요.

자동 제거가 실제로 하는 일

세그멘테이션 모델은 각 프레임을 보고 픽셀 단위로 무엇이 피사체이고 무엇이 배경인지 판단합니다. 크로마키처럼 색을 감지하는 게 아니라, 학습한 형태를 인식합니다. 대부분의 모델에게 그것은 사람이 먼저이고 나머지가 나중이라는 뜻입니다. 그래서 어질러진 방 앞의 사람은 수월하게 처리하고, 의자나 낯선 각도의 반려동물, 겹쳐 있는 두 사람에서는 헤맵니다. 잘될 때는 놀랍고, 실패할 때는 가장자리에서 실패합니다. 머리카락, 손가락, 그리고 반투명한 모든 것.

모델이 일하기 쉽게 찍기

차이를 만드는 건 세 가지입니다. 피사체와 배경의 대비 — 정확히는 색 대비가 아니라 명도 분리라서, 어두운 벽 앞의 어두운 재킷이 최악입니다. 피사체에 고른 빛 — 깊은 그림자는 대부분의 모델에게 배경으로 읽힙니다. 그리고 안정된 카메라 — 흔들리는 화면은 각 프레임이 정확히 잘려도 마스크 가장자리를 떨리게 만듭니다. 풀어헤친 머리와 미세한 디테일은 언제나 약점이니, 오려내기가 중요하면 머리를 묶으세요.

그래도 그린스크린을 쓸 때

크로마키가 여전히 이기는 상황은 둘입니다. 곱슬머리나 유리 같은 미세한 디테일, 그리고 프레임 단위 모델이 흘러가 버리는 긴 테이크. 그린스크린은 고르게 조명해야 하고, 어깨와 머리에 초록빛이 번지지 않도록 피사체 뒤로 충분히 떨어뜨려야 합니다. 아마추어 키가 아마추어처럼 보이는 이유가 바로 이 실수입니다. 초록으로 자주 찍는다면 배경은 피사체와 따로 조명하세요.

완벽하지 않은 오려내기 손보기

완벽한 마스크가 필요한 경우는 드뭅니다. 대부분의 밈 영상은 피사체를 복잡한 배경 위에 합성하고, 거기서는 가장자리를 뜯어보기 어렵기 때문입니다. 그래도 가장자리가 보인다면 값싼 해결책이 셋 있습니다. 마스크를 한두 픽셀 부드럽게 해 경계가 면도날처럼 되지 않게 하기, 피사체 아래에 은근한 그림자를 넣어 장면에 놓인 것처럼 눈에 읽히게 하기, 그리고 피사체와 새 배경의 색온도를 맞추기. 마지막 하나가 어떤 마스크 다듬기보다도 '오려낸 티'를 많이 없앱니다.