클레이 특수효과가 AI 사진 편집 열풍을 일으키며, 미투는 레미니에 아직 한 수 아래
글: 무무
이미지 한 장을 업로드하고 클레이 필터를 선택하면, '샤온 양' 스타일의 새로운 캐릭터 사진을 얻을 수 있다. 사진 속 인물, 사물, 풍경 등 모든 디테일이 마치 점토로 빚은 듯한 입체감을 갖춘다.
소셜 미디어에서 클레이 필터가 유행하면서, 이 기능을 제공하는 AI 사진 편집 앱 '레미니(Remini)'도 다운로드 수를 크게 늘렸다. 다양한 클레이 사진들이 만들어지면서 사람들은 반응이 갈렸다. "왜 유행하는지 모르겠다"며 못 생겼다고 지적하는 이들도 있었고, 반대로 이런 '못생겼지만 귀엽다'는 스타일을 좋아하는 사람들도 있었다. 또 어떤 이들은 "예쁘게 클레이 효과 내는 법"을 공유하기도 했으며, 일부는 샤오홍수(小红书)나 시엔위(闲鱼)에서 대신 생성해주는 유료 서비스까지 시작했다.
사진과 화제성 모두 잡은 클레이 필터는 신규 앱 '레미니'를 각광받게 했고, 오랜 전통의 사진 편집 앱 '미투(Meitu)'도 클레이 필터 기능을 추가하며 사용자 니즈에 발빠르게 대응했다. 무료로 이용 가능하며, 처리 속도도 빨라 '예쁜 클레이 사진'을 만들 수 있도록 지원한다.
AI 사진 편집 소프트웨어의 핵심은 여전히 이미지 생성 대형 모델의 기술력이다. 2D 사진을 3D 효과로 변환하는 클레이 필터는 특히 모델이 '손'을 얼마나 정교하게 재현할 수 있는지를 요구하는데, 결과적으로 보면 미투와 레미니 사이에는 분명한 '손 차이'가 존재한다.
클레이 필터로 다시 주목받는 '수출 후 내수 시장 진출' 앱 레미니
요즘 누구나 한 번쯤은 '샤온 양 스타일' 사진을 만들어봤을 것이다. 최근 웨이보, 샤오홍수 등 소셜 플랫폼에서 클레이 필터가 큰 인기를 끌며, 마치 점토로 빚은 듯한 입체적인 캐릭터 이미지가 젊은 세대에게 인기다. 이 트렌드를 주도한 AI 사진 편집 앱 '레미니' 역시 덩달아 주목받고 있다.
'클레이 필터'는 2D 사진을 마치 점토로 조형한 것 같은 3D 캐릭터 이미지로 바꿔준다. 그 느낌은 애니메이션 '샤온 양'을 떠올리면 된다. 소셜 미디어에 올라오는 클레이 필터 사진 아래에는 대부분 "어떤 앱 쓰셨나요?"라는 질문이 달린다. 여기서 언급되는 앱 중 '레미니'와 '미투'가 자주 등장하지만, 사용자들의 평가는 레미니가 더 높은 편이다.
폭발적인 관심 속에서, 레미니의 클레이 필터는 도대체 어떤 매력을 지녔기에 이토록 인기가 많을까?
사용해보면 복잡한 요소가 많은 사진에서도 레미니가 디테일을 더 효과적으로 처리한다는 점을 알 수 있다. 야외 활동이나 자연 풍경 사진이라도, 모든 요소를 점토 질감으로 자연스럽게 변환한다.
레미니의 클레이 필터가 복잡한 장면을 처리한 결과
많은 사용자가 추구하는 클레이 필터의 특징 중 하나는 바로 '못생겼지만 귀엽다'는 느낌이다. 일부 네티즌은 "정말 못생겼지만 재밌다"고 말하기도 한다. 레미니로 클레이 사진을 만드는 것은 마치 랜덤 박스를 여는 기분인데, 같은 사진이라도 매번 전혀 다른 '놀라움'을 선사한다. 샤오홍수에서는 심지어 못생긴 사진을 자랑하며 대결하는 커뮤니티도 형성됐다.
앱 내 기능 이름이 영문으로 돼 있어 많은 사용자가 레미니를 외국 개발팀의 순수 해외 AI 앱으로 착각한다. 하지만 사실 이 앱의 초기 개발팀은 베이징에 위치한 '다궁 테크(DaGong Tech)'로, 2019년에는 '당신의 그 시절(你我当年)'이라는 사진 복원 필터 앱을 출시한 바 있으며, 이 회사의 해외 시장을 겨냥한 제품이 바로 레미니다.
이후 레미니는 이탈리아의 Bending Spoons 사에 인수되었고, AI 이미지 생성 열풍에 빠르게 동참하며 성장했다.
클레이 필터는 레미니의 AI 필터 기능 중 하나일 뿐이며, 이 외에도 얼굴 보정 기능인 '이미지 향상', 다양한 스타일 사진 생성이 가능한 'AI 포토', 이미지에서 비디오 생성 기능 등도 제공된다. 현재 iOS 및 안드로이드 버전 모두 출시되어 있다.
레미니는 완전 무료가 아니며, 주간 또는 연간 구독제로 기능을 이용할 수 있다. 주요 기능을 사용할 수 있는 Lite 버전은 주간 38위안, 연간 228위안이며, 모든 기능을 해제하는 Pro 버전은 주간 68위안, 연간 548위안이다. 그리 저렴하지 않은 가격임에도 일주일 무료 체험 또는 광고 시청 후 특정 기능을 무료로 사용할 수 있는 방식으로 잠재 고객을 유치하고 있다.
그럼에도 불구하고 유료화는 레미니의 인기 상승을 막지 못했고, 특히 '클레이 필터'가 폭발적인 관심을 받는 계기가 됐다. 공식 정보에 따르면, 현재 레미니의 월간 활성 사용자는 4천만 명, 월간 다운로드 수는 1500만 건, 향상된 사진 및 영상은 50억 건에 달한다.
현재 레미니의 안드로이드 버전은 구글 플레이스토어에만 등록돼 있어, 일부 사용자들은 다운로드가 어렵다. 그래서 클레이 필터 관련 게시물 아래에는 안드로이드 사용자들이 자신의 사진을 올리며 타인에게 '클레이 스타일' 사진 생성을 요청하는 경우가 많다. 샤오홍수나 시엔위에서는 이미 유료로 대신 생성해주는 서비스까지 등장했다.
AI가 '손'을 그리는 난제, 이미지 생성 모델의 버그 재현
클레이 필터가 인기를 끌자 여러 사진 편집 앱들도 이 기능을 추가하기 시작했다. 중국 국민 사진 편집 앱 '미투'도 예외는 아니며, '미투 레시피(Meitu Recipe)' 기능에서 클레이 필터를 제공하고 있으며, 일부 레시피는 무료로 체험할 수 있다.
레미니와 달리 미투는 클레이 특성을 유지하면서 동시에 '뷰티 필터'를 더해 '못생긴' 느낌을 상당히 완화시켰다. 같은 사진을 두 앱에서 생성해 비교한 결과, 미투는 인물의 얼굴 특징을 더욱 부드럽고 깨끗한 색감으로 처리했다.
미투가 생성한 클레이 필터는 더 '예쁘다'
클레이 필터에 뷰티 효과를 더한 것에 대해 네티즌들의 반응은 엇갈린다. 일부는 "못생기지 않으면 영혼이 없다"고 지적하는 반면, 다른 이들은 "못 생긴 사진은 친구들에게 공유하기 꺼려지기 때문에 미투의 처리 방식이 더 좋다"고 말한다.
미적 감각은 개인의 주관적 판단이므로 기준이 없을 수 있으나, 기술력은 결과를 통해 판단할 수 있다. 두 앱의 클레이 필터로 여러 번 인물 사진을 생성해본 결과, 눈에 띄지 않을 수 없는 하나의 디테일이 있다. 바로 '손'이다.
같은 손이 포함된 사진에서 미투의 클레이 필터는 손 부분 처리에서 레미니보다 정교함이 떨어진다. 때때로 손가락이 붙어 있거나, 손가락이 많거나, 혹은 손가락이 누락되는 등의 오류가 발생한다.
미투와 레미니의 클레이 필터가 손을 처리한 결과 비교
같은 기타 연주 손 사진에 클레이 필터를 적용했을 때, 레미니는 손의 근육과 손톱까지 입체적으로 잘 표현하지만, 미투는 색감은 밝지만 전체적으로 손이 흐릿하게 보이며, 일부 손가락은 기형적으로 나타난다.
다른 사진들로 추가 테스트를 진행했을 때도 미투의 클레이 필터는 손 처리에서 자주 오류를 범했다. 손가락이 담배처럼 나오거나, 손가락끼리 붙어 몇 개인지 구분조차 되지 않는 경우가 많았다. 미투가 사용하는 대형 모델은 손에 대한 학습이 여전히 부족하다.
미투의 클레이 필터는 손을 생성할 때 오류가 자주 발생
AI가 생성한 손 이미지를 평가하는 것은 현재 많은 사람들이 AI 이미지 생성 모델의 성능을 판단하는 기준이 되고 있다. 실제 미술 전공자들도 인간의 손을 그리는 것은 오랜 훈련이 필요한 영역이기 때문에, AI가 그림을 그릴 수 있게 되었을 때 사람들은 과연 AI가 인간보다 손을 더 잘 그릴 수 있을지 궁금해한다.
AI 이미지 생성 모델의 선두주자인 '마이드저니(Midjourney)'조차 초기에는 '여섯 손가락 괴물'을 생성하는 오류를 피할 수 없었다. 그 이유는 대형 모델이 얼굴 생성에 주로 2D 데이터를 사용하기 때문이며, 얼굴의 특징은 어떻게 변하든 고정된 위치를 벗어나지 않기 때문에 더 많은 얼굴 데이터로 훈련할 수 있다.
그러나 '손'은 난이도가 한 단계 높다. 손은 매우 유연하며 다양한 형태를 취할 수 있어 3D 학습이 더 중요하며, 얼굴만큼 풍부한 학습 자료도 부족하다. 개발자들이 AI가 손의 다양한 형태를 이해하도록 하는 것은 얼굴 이미지를 생성하도록 하는 것보다 훨씬 어려운 작업이다.
3D 클레이 필터는 각 기업의 AI 이미지 생성 모델 기술력을 검증하는 '시험대' 역할을 하고 있다. AI 이미지 생성 모델이 모바일 앱으로 확산되면서 이러한 테스트는 하위 모델의 견고함을 역으로 검증하는 과정이 되고 있으며, 앞으로 더 많은 테스트를 통해 모델들이 더욱 우수해지기를 기대한다.
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