Apiway

가이드 · 7 분 읽기

Apiway가 LLM이 생성한 배경에서 피사체를 분리하는 방법

작성자: Anton Viborniy

패션 이미지에서 사람과 옷을 깔끔하게 오려내는 일은 2026년에도 풀린 문제가 아니다. 범용 세그멘테이션 모델은 사진에서는 꽤 잘하지만, 가장자리와 그림자가 미묘하게 다르게 거동하는 AI 생성 이미지에서는 형편없다. Apiway가 순백 파이프라인을 위해 LLM이 생성한 배경에서 피사체를 어떻게 분리하는지 소개한다.

AI 이미지에서 세그멘테이션이 더 어려운 이유

실제 사진의 경계에는 예측 가능한 특성이 있다. 대비가 큰 경계의 색수차, 균일한 영역의 센서 노이즈, 피사계 심도의 감쇠. 범용 세그멘테이션 모델은 사진 데이터로 학습하면서 이런 신호를 경계 단서의 일부로 익힌다.

AI 생성 이미지의 신호는 다르다. 가장자리는 더 깨끗하고, 노이즈는 균일하며, 피사계 심도는 물리적인 것이 아니라 근사치다. 범용 세그멘테이션 모델은 AI 이미지에서 경계를 미묘하게 놓치는 일이 잦다. 재킷 소맷부리가 잘려 나가고, 머리카락 한 가닥이 조각나고, 가방 끈이 배경 속으로 사라진다.

3계층 분해

Apiway의 세그멘테이션 패스는 흔한 두 개가 아니라 이미지마다 세 개의 마스크를 만든다.

  • 전경: 모델과 의류. 알파 가장자리를 가진 하드 마스크.
  • 드리운 그림자: 발 아래와 모델 뒤에 지는 부드러운 그림자. 낮은 불투명도의 소프트 마스크.
  • 배경: 그 밖의 전부. 재합성 단계에서 버려진다.

그림자를 별도 레이어로 두는 것이 가장 중요한 단일 아키텍처 결정이다. (더 보기: 우리가 순백 위에 재합성하는 이유) 이것이 없으면 모델이 허공에 떠 있는 것처럼 보인다.

모델이 학습한 엣지 케이스

범용 세그멘테이션은 이런 경우에 실패하고, Apiway의 패션 전용 학습은 이를 잡아낸다.

  • 배경에 걸친 가는 머리카락: 하드 폴리곤 컷이 아니라 알파 매팅.
  • 배경이 일부 비쳐 보여야 하는 시어 소재나 반투명 원단.
  • 배경 픽셀 폭까지 가늘어지는 긴 주얼리 체인.
  • 몸의 실루엣을 가로지르는 가방 끈과 벨트.
  • 유리와 반사 액세서리(선글라스, 시계 크리스털).
  • 경계가 정말로 모호한 느슨하고 흐르는 원단.

경계에서의 알파 매팅

하드 컷아웃은 합성한 티가 난다. 파이프라인은 전경과 배경의 경계에서 학습된 알파 매팅 패스를 돌려서, 픽셀이 완전히 안이나 밖이 아니라 부분적으로 투명해질 수 있게 한다. 덕분에 머리카락이 딱딱한 폴리곤 가장자리를 남기지 않고 흰 배경으로 부드럽게 번진다.

알파 패스는 원래의 LLM 출력에 맞춰 보정된다. 원본의 가장자리가 부드럽고 흐릿했다면(예: 역광 컷), 매팅은 그 부드러움을 더 많이 살린다. 원본의 가장자리가 선명했다면(예: 스튜디오 조명), 매팅은 더 타이트하게 유지된다.

왜 그림자 보존이 특히 중요한가

그림자는 인간의 시각 체계에 가장 중요한 단일 접지 신호다. 발 아래 접촉 그림자가 없는 패션 이미지는 즉시 합성한 것처럼 읽힌다. 눈이 왜 그런지 의식적으로 말로 표현하기도 전에 말이다. 불투명도 20%의 작고 부드러운 그림자만 있어도 모델이 바닥에 고정되고, 결과물이 콜라주가 아니라 촬영한 것처럼 느껴진다.

Amazon 정책 준수 면에서도 부드러운 그림자는 명시적으로 허용된다(규칙은 “순백 배경”이지 “제품 아래 그림자 금지”가 아니다). 그림자는 정책의 범위 안에 머물면서 모델이 떠 있는 듯한 인공물을 없앤다.

성능 형태

세그멘테이션은 후처리 파이프라인의 일부로 돌아간다. 프로덕션 GPU에서 이미지당 대략 0.5–1.0초다. 비용은 컷당 크레딧 가격에 흡수되어 별도 항목이 없다.

서드파티 API를 부르지 않고 직접 만든 이유

기성 세그멘테이션 API는 사진과 소비자용 사례에 맞춰 튜닝되어 있다. 주얼리 체인, 시어 원단, 드리운 그림자 같은 패션 전용 엣지 케이스를 놓치는 일이 잦다. 호출당 요금도 받는데, 이는 컷당 비용을 복리로 키워서 크레딧 1개가 1센트인 가격 모델을 깨뜨릴 것이다.

패션 전용 데이터로 학습한 커스텀 모델은 더 나은 결과물을 내고 호출당 한계 비용이 0이다. 엔지니어링 투자는 첫 프로덕션 분기 안에 회수되었다.

세그멘테이션 결과를 직접 확인해 보자

아무 White Studio 이미지나 생성해 보자. 출력물이 세그멘테이션 이후의 결과, 곧 순백 캔버스 위의 전경 피사체와 드리운 그림자다. 무료 계정에는 150 크레딧이 한 번 지급된다 . 실제 의류와 엣지 케이스로 테스트하기에 충분하다.