1080p 영상을 4K로 키우면 얼굴과 작은 글씨가 더 잘 보일까요?

이번 영상에서는 확대한 뒤 안경테 아래쪽이 더 또렷해졌습니다. 작은 코드는 여전히 정확히 판독하기 어려웠습니다.

1920 × 1080 영상의 가로와 세로를 두 배씩 키우면 3840 × 2160 파일이 됩니다. 화질이 나아졌는지는 무엇을 보려는지에 따라 다릅니다. 여기서는 라이더의 뺨 위에 난 흰 콧수염을 살펴보고 화면 구석의 코드를 읽습니다. 코드는 원래 문자열과 대조할 수 있습니다.

비교에 사용한 영상

FlyAIgh의 공개 오토바이 영상 왼쪽 위에 고정 글자 카드를 붙인 뒤 테스트용 원본을 인코딩했습니다. 라이더의 상반신에서 얼굴 클로즈업으로 바뀌고 이어서 해안 도로가 나옵니다. 카드는 제자리에 있으므로 움직이는 얼굴과 내용이 정해진 글자를 같은 프레임에서 볼 수 있습니다.

이 원본을 Topaz API에 보내 FlyAIgh의 Standard(Proteus) 설정으로 2× 확대했습니다. 두 파일 모두 30 fps에 126프레임입니다. 아래 결과 이미지는 원래 4K 출력에서 잘랐으며, 재인코딩하지 않은 파일도 내려받을 수 있습니다.

시작 후 일 초 지점의 얼굴

두 이미지는 같은 시점에 같은 영역을 잘라 같은 크기로 표시한 것입니다. 첫 이미지는 일반적인 바이큐빅 보간으로 키웠습니다. 안경테 아래쪽에서 흰 콧수염으로 시선을 옮겨 보세요. 털 한 올을 더 구별할 수 있는지, 기존 윤곽이 더 뚜렷해졌는지 살펴보세요. 눈은 어두운 렌즈에 가려져 있습니다.

4K 이미지에서는 렌즈 아래쪽의 가는 경계가 더 또렷합니다. 입가의 밝은 콧수염 몇 가닥은 여전히 한데 뭉쳐 보입니다. 전체 모양은 더 쉽게 따라갈 수 있었지만 털 한 올을 더 구분할 수 있다고 판단하기는 어려웠습니다.

작은 글씨를 읽을 수 있나요?

정답을 보기 전에 아랫줄을 하이픈까지 적어 보세요. B인지 8인지 확신이 없다면 해당 글자는 미확인으로 표시하세요. 1080p 카드에 설정한 글자 크기는 각각 24픽셀과 6픽셀입니다. 작은 줄은 명암 대비도 낮췄습니다.

카드 원문은 GATE B8과 R8B-5086입니다. 언어 교정을 끈 Apple Vision은 두 이미지에서 큰 글자를 모두 정확히 읽었습니다. 작은 줄은 바이큐빅 확대에서 R88-5088Ś, Topaz 결과에서 R18-5016으로 읽어 둘 다 원문과 달랐습니다. 글꼴 하나와 프레임 하나를 한 가지 인식 도구로 확인한 결과입니다.

재생할 때 무엇을 봐야 할까요?

126프레임을 순서대로 확인했습니다. 얼굴에서 도로로 바뀌는 지점은 같았고 오토바이가 움직일 때 전조등 밝기가 변하는 모습도 두 영상에 모두 있었습니다. 카메라 움직임과 편집 타이밍은 유지됐습니다. 이 전조등만으로 깜빡임 감소 효과를 판단하기는 어렵습니다.

원본과 4K 버전을 처음부터 끝까지 재생해 보세요. 얼굴이 크게 보일 때는 콧수염 끝을, 도로 장면에서는 전조등과 차선을 보세요. 정지 화면에서 또렷한 경계도 움직일 때 깜빡일 수 있습니다. 휴대전화는 두 영상을 화면 너비에 맞춰 줄이므로 세부 비교에는 잘라낸 이미지나 큰 화면을 사용하세요.

1080p 테스트 원본 다운로드 (H.264)원본 4K 결과 다운로드 (HEVC)

내 영상으로 비교하는 방법

FlyAIgh 확대 도구에서 동영상 모드로 전환한 뒤 짧은 영상을 올리세요. 가로 1080p 원본이라면 Standard와 2×를 선택합니다. 실행 전 출력 크기와 예상 크레딧을 확인하고 완료 후 라이브러리에서 내려받으세요. 원본도 함께 보관하세요.

두 파일을 같은 시점에 멈추고 원본을 결과와 같은 크기로 확대한 뒤 같은 영역을 자르세요. 라벨이나 자막의 정확도가 중요하다면 포장 원본, 디자인 파일, 자막 파일과 대조하세요. 원래 로고나 자막이 있다면 최종 4K 편집본에 직접 얹을 수 있습니다.

• FlyAIgh 동영상 확대 모델과 설정
• Topaz의 1080p에서 4K로 확대하는 방법