안녕하세요. 평소 자동차와 IT 기술을 사랑하며 '잡학다식 개발자' 채널을 운영 중인 개발자입니다.

최근 유료 AI 이미지 업스케일러 서비스들이 많아졌지만, 소중한 개인 사진을 외부 서버에 업로드하는 것이 보안상 꺼려질 때가 많았습니다. 그래서 Real-ESRGAN 모델을 활용해 내 로컬 PC에서 100% 오프라인으로 작동하는 화질 개선 프로그램을 직접 구현해 보았습니다.

주요 특징

• 100% Offline: 외부 서버 전송 없이 로컬에서 안전하게 처리

• Real-ESRGAN 기반: 딥러닝 모델을 통한 정밀한 디테일 복원

• Batch Processing: 수십 장의 저화질 사진을 한 번에 4K로 변환

핵심 코드 스니펫 (Python)

전체 로직의 핵심인 모델 로드와 추론 부분입니다. upscale_image 함수 하나로 저화질 이미지의 노이즈를 제거하고 해상도를 복원합니다.

Python

import cv2
from basicsr.archs.rrdbnet_arch import RRDBNet
from realesrgan import RealESRGANer

def upscale_image(image_path, model_path, tile=0):
    # Real-ESRGAN 모델 구조 설정
    model = RRDBNet(num_in_ch=3, num_out_ch=3, num_feat=64, num_block=23, num_grow_ch=32, scale=4)
    upsampler = RealESRGANer(scale=4, model_path=model_path, model=model, tile=tile)
    
    img = cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_UNCHANGED)
    output, _ = upsampler.enhance(img, outscale=4)
    return output

# 라이브러리 설치 시 uv를 사용하면 더욱 빠르고 안정적입니다.
# uv pip install realesrgan basicsr

구체적인 작동 원리나 저해상도 자동차 사진이 4K로 변환되는 실제 테스트 과정은 유튜브 콘텐츠를 참고해 주시면 감사하겠습니다. 특히 영상 후반부에는 오픈소스 모델이 상용 서비스보다 아쉬운 치명적인 단점에 대해서도 솔직하게 담았습니다.

👉[유튜브 콘텐츠 확인하기]

(※ 실행 파일은 제가 직접 빌드한 것이니 안심하고 받으셔도 됩니다.)