MultiKit
사용 방법
- 사진을 고르거나 상자에 놓거나 붙여 넣습니다. 처음에는 도구와 모델(약 19MB)을 불러오고, 브라우저가 다음을 위해 보관합니다. 그다음 몇 초 안에 배경이 지워집니다.
- 원본과 결과를 비교하세요. 결과 뒤의 체크무늬는 투명한 부분을 보여 줍니다.
- 대상 뒤에 무엇을 둘지 고릅니다. 투명, 흰색, 색 중에서 고르세요. 경계가 너무 좁거나 넓으면 "깎는 정도"와 "경계의 부드러움"을 움직이세요.
- 형식을 고르고 받습니다. PNG와 WebP는 투명을 유지합니다. JPG는 고른 색 위에 대상을 놓고, 배경이 투명이면 흰색 위에 놓습니다.
예시
탁자 위에 놓인 제품 사진
→ 투명 위의 제품, 쇼핑몰 페이지에 바로 쓸 수 있음대상이 분명하고 배경이 다른 경우가 가장 쉽습니다.
무늬 없는 벽 앞의 인물 사진
→ 흰색 위의 인물, 증명사진이나 프로필 사진용머리카락과 털이 가장 어려운 부분이므로 경계를 원래 크기로 확인하세요.
여러 물체가 있거나 배경이 복잡한 사진
→ 엉뚱한 것을 고르거나 일부만 남길 수 있음모델은 주된 대상 하나를 찾습니다. 조절을 써 보거나, 먼저 "이미지 자르기"로 대상 쪽만 잘라서 보내기로 넘기세요.
계산 방식
이 도구는 사진에서 가장 눈에 띄는 물체를 찾도록 학습한 신경망 U²-Net의 작은 형태인 u2netp(약 4.4MB)를 씁니다. 사진을 320×320 정사각형으로 줄이고 신경망이 학습한 형태로 맞춘 뒤 넣으면, 신경망이 각 지점이 주된 대상에 얼마나 속하는지를 나타내는 320×320 지도로 답합니다. 이 지도의 가장 낮은 값을 0, 가장 높은 값을 1로 늘이고, 사진 크기로 키운 다음 투명도로 바꿉니다. “깎는 정도”는 어느 값에서 지점을 반쯤 남길지를, “경계의 부드러움”은 변화가 얼마나 완만한지를 정합니다.
신경망은 WebAssembly 프로그램인 ONNX Runtime Web으로 스레드 하나에서 실행됩니다. 모델과 프로그램을 이 사이트에서 직접 제공하므로 다른 서버에서 받는 것도, 내 것을 보내는 것도 없습니다.
작은 모델이고, 결과는 무엇이 주된 대상인지에 대한 추측입니다. 테스트를 위해 그린 그림과 조절 기능으로 시험했고, 대상이 분명하고 배경이 다른 사진에서 가장 잘 됩니다. 쓰기 전에 결과를 확인하세요.
어떤 사진에서 잘 되나요?
- 알맞은 사진: 윤곽이 분명한 사람·상품·반려동물과 색이나 밝기가 다른 배경입니다.
- 출력: 투명 PNG로 받으며, 가장자리 조절값으로 깔끔한 절단과 머리카락·부드러운 세부 보존 사이를 조절합니다.
- 개인정보: 이미지와 U²-Net 추론은 이 브라우저 안에 머뭅니다. 모델 파일도 제3자 이미지 서비스가 아니라 이 사이트에서 받습니다.
- 한계: 복잡한 장면, 투명 물체, 그림자, 가는 머리카락, 배경과 비슷한 대상은 수동 보정이 필요할 수 있습니다. 여러 대상을 직접 둘러싸는 도구가 아니라 시각적으로 가장 두드러진 한 대상을 찾습니다.
출처
자주 묻는 질문
- 사진의 배경을 어떻게 지우나요?
- 사진을 고르고 몇 초 기다리세요. 도구가 주된 대상을 찾아서 나머지를 투명하게 만듭니다. 그다음 배경을 투명, 흰색, 색 중에서 고르고 필요하면 경계를 조절한 뒤 받으면 됩니다.
- 사진이 업로드되나요?
- 아니요. 모델과 이를 실행하는 프로그램을 이 사이트에서 불러와 브라우저에서 돌리므로, 사진은 내 기기에서 처리되고 어디로도 전송되지 않습니다.
- 결과가 얼마나 좋은가요?
- 사람, 제품, 동물처럼 대상이 하나로 분명하고 배경이 다른 사진에는 좋습니다. 머리카락, 털, 유리 같은 가늘거나 비치는 부분, 대상이 여러 개인 사진, 배경이 복잡한 사진에는 덜 좋습니다. 모델은 빨리 불러오고 어떤 브라우저에서도 돌아가도록 고른 작은 모델이어서, 어려운 사진에서는 가장 좋은 유료 서비스에 미치지 못합니다.
- 첫 사진은 왜 더 오래 걸리나요?
- 처음에는 모델과 실행 프로그램, 약 19MB를 불러옵니다. 브라우저가 보관하므로 다음 사진은 바로 시작합니다. 배경을 지우는 일 자체는 대부분의 기기에서 몇 초 걸립니다.
- 얼마나 큰 사진까지 쓸 수 있나요?
- 1,200만 화소까지입니다. 예를 들어 4000×3000입니다. 모델은 사진을 320×320으로 줄여서 보고 결과를 원래 크기로 키우므로, 아주 큰 사진의 경계는 세밀하기보다 매끄럽게 나옵니다.
- 경계가 너무 거칠거나 너무 좁으면 어떻게 하나요?
- "경계" 아래의 두 조절을 쓰세요. "깎는 정도"는 경계를 안이나 밖으로 옮기고, "경계의 부드러움"은 경계를 흐리게 합니다. 칼로 자른 듯하게 하려면 부드러움을 0으로 두세요. 엉뚱한 것이 남았다면 먼저 대상 쪽만 잘라 보세요.
- 결과를 상업적으로 써도 되나요?
- 도구는 무료이고 모델인 U²-Net은 상업적 이용을 허용하는 Apache License 2.0으로 공개되어 있습니다. 다만 넣은 사진을 쓸 권리가 있는지는 직접 확인하셔야 합니다.
관련 도구
버전 기록
- 1.0.2 — 적합한 사용 상황, 입출력, 개인정보 보호, 품질 선택과 알려진 한계를 한눈에 보는 실전 안내를 추가했습니다.
- 1.0.1 — 검색 제목과 설명에서 지원 작업·주요 형식·개인정보 보호 장점을 더 분명하게 안내합니다.
- 1.0.0 — 첫 공개.