How to Remove People from Travel Photos with AI — Magic Eraser
관광객, 낯선 사람, 인파를 여행 및 랜드마크 사진에서 AI로 제거하는 단계별 가이드. 촬영 기술, 군중 제거 전략, 그림자 및 반사 처리, 깨끗한 여행 사진을 위한 복잡한 장면 재구성 방법을 다룹니다.
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검토자 Magic Eraser Editorial ·

모든 여행자는 익숙한 좌절감을 알고 있습니다. 수개월 동안 계획하고 수천 마일을 여행한 끝에 마침내 파르테논 신전, 타지마할, 또는 그림 같은 아말피 해안 전망대 앞에 섰지만, 찍은 모든 사진마다 수십 명의 낯선 사람들이 프레임 안을 서성이고 있는 경우가 많습니다. 여행 단체들은 최고의 각도 앞에 모여 있고, 셀카봉은 가장자리에서 구도를 침범합니다. 당신이 상상했던 평화롭고 시대를 초월한 이미지는 대신 인구 밀집도의 기록이 되어 버립니다. UNWTO는 연간 국제 관광객 도착 수가 15억 명을 넘어섰다고 보고하며, 이는 세계에서 가장 사진이 잘 나오는 장소들이 그 어느 때보다 붐빈다는 것을 의미합니다. 그리고 여행이 계속 성장함에 따라 이 문제는 더욱 심화될 것입니다.
전통적인 해결책은 주요 한계가 있습니다. 새벽에 일어나 군중을 피하는 것은 일부 장소에서는 효과적이지만, 가이드 투어와 여러 목적지를 포함하는 일정에서는 거의 허용되지 않는 일정 유연성이 필요합니다. 중립 밀도 필터를 사용한 장시간 노출 사진은 움직이는 사람들을 유령 같은 흐릿한 선으로 흐리게 하지만, 그 효과는 자연스럽기보다는 예술적입니다. 삼각대와 대부분의 여행자가 갖추지 못한 기술적 지식이 필요합니다. 군중을 프레임 밖으로 배제하기 위해 극단적인 각도에서 촬영하는 것은 종종 랜드마크의 정식적인 뷰를 놓치는 것을 의미합니다. 이러한 접근법 중 어느 것도 핵심 문제를 해결하지 못합니다: 바로 당신이 방문한 장소의 깨끗하고 자연스러운 사진을, 우연히 그곳에 함께 있었던 군중 없이 얻고자 하는 것입니다.
AI 기반 객체 제거는 핵심적으로 이 문제를 해결하며, 자연스럽게 사진을 찍고 나중에 원하지 않는 사람들을 제거할 수 있게 해줍니다. Magic Eraser는 장면 구조를 분석합니다. 조약돌 패턴, 건물 외관, 하늘 그라데이션, 물 반사 — 그리고 제거된 각 사람 뒤의 배경을 마치 그들이 처음부터 없었던 것처럼 재구성합니다. 이 기술은 수십 명의 사람들을 건축학적으로 복잡한 배경에서 제거할 때조차 결과가 빈 장면에서 찍은 사진과 거의 구별할 수 없을 정도로 성숙해졌습니다. 이 가이드는 제거 품질을 최적화하는 촬영 전략부터 가장 까다로운 군중 시나리오 처리까지 전체 워크플로를 다룹니다.
- AI 객체 제거는 제거된 사람 뒤의 배경을 장면의 주변 질감, 구조 및 색상 패턴을 분석하여 재구성합니다.
- 고정된 위치에서 2분에서 5분 동안 여러 장의 사진을 촬영하면 AI에 더 많은 노출된 배경 데이터를 제공하여 더 깔끔한 재구성이 가능합니다.
- 그림자와 반사를 포함한 완전한 인물을 항상 제거하십시오 — 부분 제거는 즉시 눈에 띄는 고스트 아티팩트를 만듭니다.
- 함께 밀집하여 서 있는 사람들은 개별적으로 제거하기보다 하나의 브러시 스트로크로 선택하여 부분적인 팔다리 잔해를 방지해야 합니다.
- 이 기술은 모든 여행 시나리오(랜드마크, 해변, 박물관, 하이킹 코스, 도시 거리 및 실내 건축 공간)에서 작동합니다.
AI 제거가 전통적인 군중 회피 기술보다 우수한 이유
군중 없는 여행 사진을 위한 전통적인 조언은 회피에 중점을 둡니다: 비수기에 방문하거나, 군중이 오기 전 일출에 도착하거나, 덜 인기 있는 전망대를 선택하거나, 장시간 노출을 사용하여 움직이는 인물을 투명한 유령으로 녹여내는 것입니다. 각 기술은 합법적인 적용 분야가 있지만, 각각은 또한 여행 경험에 의미 있는 제약을 부과합니다. 비수기 방문은 성수기를 매력적으로 만드는 날씨와 문화 행사를 놓치는 것을 의미합니다. 새벽 촬영은 저녁 문화 경험과 충돌하는 피곤한 기상 시간을 의미합니다. 대체 전망대는 좋은 이유로 존재하는 정식적인 각도를 가진 랜드마크의 구도상 열등한 사진을 감수하는 것을 의미합니다. 장시간 노출은 삼각대와 필터를 공항과 붐비는 거리를 통해 운반하는 것을 의미합니다.
AI 제거는 이러한 제약을 완전히 제거합니다. 하루 중 어떤 시간에도, 가장 좋은 각도에서, 이미 가지고 있는 장비(스마트폰)로 사진을 찍으십시오. 군중으로 가득 찬 현실의 경험을 포착한 다음, 그 후에 깨끗하고 군중 없는 버전을 만들어 내십시오. 이 접근법은 실제로 여행 경험을 왜곡하기보다 보존합니다: 콜로세움에서 시간을 보내며 다가오지 않을 수도 있는 보행자 흐름의 공백을 불안하게 기다리기보다 콜로세움 자체를 즐기는 것입니다. 사진은 별도의 문제가 되어 사후에 처리되며, 실제 경험 중에는 현재에 집중할 수 있게 해줍니다.
AI 제거의 품질은 대다수의 경우 결과가 자연적으로 빈 장면과 구별할 수 없는 수준에 도달했습니다. 최신 인페인팅 알고리즘을 구동하는 신경망은 수백만 개의 건축, 풍경 및 거리 장면 이미지로 훈련되어 건물, 포장 도로, 식물, 물 및 하늘이 어떻게 보여야 하는지에 대한 깊은 이해를 가지고 있습니다. 트레비 분수 앞에서 제거된 사람은 정확하게 재구성된 트라버틴 대리석과 흐르는 물로 대체됩니다. 흐릿한 얼룩이나 반복되는 텍스처 패치가 아니라, 주변 건축물의 구조적으로 일관된 연속입니다.
- 전통적인 군중 회피는 여행 경험 자체를 떨어뜨리는 일정, 장비 및 시야 선택을 제약합니다.
- AI 제거를 사용하면 언제든지, 최고의 각도에서, 스마트폰만으로 자유롭게 사진을 찍고 나중에 정리할 수 있습니다.
- 최신 인페인팅 네트워크는 건축 세부 사항, 포장 도로 패턴 및 자연 질감을 구조적 일관성으로 재구성합니다.
- 이 접근법은 여행 경험과 사진 촬영 문제를 분리하여, 타이밍에 대한 불안 없이 현재에 집중할 수 있게 해줍니다.
AI 제거 품질을 극대화하는 촬영 전략
AI 제거는 단일 사진에서도 우수한 결과를 생성하지만, 몇 가지 간단한 촬영 습관을 채택하면 주로 군집이 많은 복잡한 장면에서 출력 품질이 크게 향상됩니다. 가장 효과적인 기술은 시간적 스태킹입니다: 동일한 위치에서 2분에서 5분에 걸쳐 8~12장의 사진을 촬영하는 것입니다. 관광지에서는 사람들이 항상 움직입니다. 한 프레임에서 여행 단체에 의해 가려진 부분이 30초 후 그룹이 이동하면 부분적으로 또는 완전히 보일 수 있습니다. 배경의 다른 부분이 노출된 여러 프레임을 가지면 제거를 위한 최상의 단일 시작 이미지를 얻을 수 있고 AI에 배경이 어떻게 보여야 하는지에 대한 더 많은 맥락을 제공합니다.
위치 전략도 중요합니다. 가능하다면 건축학적으로 가장 복잡하거나 세부적인 배경 영역이 사람들에 의해 가장 적게 가려진 위치를 선택하십시오. 평범한 돌담 앞에 선 군중은 재구성이 균일한 표면이기 때문에 제거하기가 매우 쉽습니다. 복잡하게 조각된 포털이나 일련의 조각상 앞에 선 군중은 AI가 독특하고 반복되지 않는 세부 사항을 재구성해야 합니다. 더 어렵고 때로는 불완전할 수 있습니다. 복잡한 세부 사항이 프레임의 덜 붐비는 영역에 오도록 위치를 잡으면 완벽한 결과를 얻을 확률이 높아집니다.
조명 인식이 촬영 전략을 완성합니다. 측면 조명과 전면 조명 장면이 가장 깔끔한 제거 결과를 생성하는데, 이는 사람과 배경이 유사한 톤 범위를 공유하여 제거 후 부드러운 전환을 만들기 때문입니다. 강한 역광 장면(사람이 밝은 배경 앞에서 어두운 실루엣으로 보이는 경우)은 어두운 인물이 밝은 배경과 만나는 가장자리를 따라 미세한 헤일로 아티팩트를 남길 수 있습니다. 역광이 불가피한 경우, 약간 과다 노출하면 인물과 배경 사이의 톤 대비를 줄여 제거 후 헤일로를 최소화할 수 있습니다.
- 시간적 스태킹(2~5분에 걸친 8~12장의 사진)은 더 많은 노출된 배경을 제공하여 더 깔끔한 AI 재구성을 가능하게 합니다.
- 건축학적으로 복잡한 영역이 가장 적은 군중 방해를 받고, 가장 밀집된 그룹 뒤에는 단순한 표면이 오도록 위치를 잡으십시오.
- 전면 및 측면 조명 장면이 가장 깔끔한 제거를 생성합니다. 강한 역광은 미세한 헤일로 아티팩트를 남길 수 있습니다.
- 역광 조건에서 약간의 과다 노출은 제거 후 가장자리 아티팩트를 유발하는 톤 대비를 줄여줍니다.
그림자, 반사 및 부분 가림 처리
그림자는 인물 제거에서 가장 흔히 간과되는 요소이며, 부자연스러운 결과의 주요 원인입니다. 사람을 제거했지만 그 그림자를 포장 도로에 남겨두면, 보는 사람의 뇌는 근원이 없는 그림자를 인식합니다. 즉시 조작을 암시하는 불가능한 상황입니다. 강한 햇빛 아래에서는 그림자가 인물에서 수 피트까지延伸될 수 있으며 조약돌, 계단 또는 잔디와 같은 질감 있는 표면에 드리워져 그림자 패턴이 표면 패턴과 상호 작용할 수 있습니다. 항상 인물의 발에서 그림자 끝까지 추적하고 브러시 선택에 전체 그림자를 포함시키십시오. 흐린 조건에서는 그림자가 부드럽고 확산되어 놓치기 쉽지만 AI가 매끄럽게 재구성하기도 더 쉽습니다.
반사는 매끄럽거나 젖은 표면이 있는 곳마다 나타납니다: 빗물에 젖은 포장 도로, 박물관과 사원의 광택 대리석 바닥, 비가 내린 후 광장의 고인 물, 유리 상점 정면과 창문, 현대 건축물의 반사 표면. 루브르 박물관의 젖은 대리석 바닥에 서 있는 사람은 그림자와 반사를 모두 가지고 있습니다. 이 두 요소 중 하나라도 남기고 사람을 제거하면 즉시 잘못된 결과가产生됩니다. 각 제거 후에 확대해서 이미지의 모든 반사 표면에서 방금 제거한 사람의 잔여 반사 이미지를 확인하십시오.
부분 가림은 사람들이 보존하려는 물체 앞에 서 있을 때 발생합니다. 난간, 조각상, 벤치, 분수대, 장식용 기둥 등입니다. AI는 일반적으로 이러한 상황을 잘 처리하는데, 일반적인 건축 및 구조 요소의 모양과 연속성을 추론할 수 있기 때문입니다. 고전적인 기둥 줄 앞에 서 있는 사람은 기둥 모양이 규칙적이고 예측 가능하기 때문에 AI가 그 뒤의 기둥을 재구성하는 것을 막지 않습니다. 그러나 독특한 물체(유일무이한 조각품, 불규칙한 암석 형성, 특정한 화분 배열)는 AI가 그 정확한 형태에 대한 사전 기대치가 없기 때문에 불완전하게 재구성될 수 있습니다. 이러한 가장자리 경우에는 재구성을 면밀히 검사하고 필요한 경우 가려진 물체만 대상으로 하는 두 번째 패스를 사용하십시오.
- 항상 완전한 그림자를 제거하십시오 — 근원이 없는 그림자는 가장 흔하고 명백한 조작의 신호입니다.
- 각 제거 후 모든 반사 표면(젖은 포장 도로, 대리석 바닥, 유리, 광택 현대 건축물)을 스캔하십시오.
- 기둥, 아치 및 타일 패턴과 같은 일반적인 건축 요소는 부분 가림을 통해 안정적으로 재구성됩니다.
- 독특한 물체는 AI가 맥락만으로 정확한 형태를 예측할 수 없기 때문에 두 번째 패스 교정이 필요할 수 있습니다.
세계에서 가장 인기 있는 랜드마크에서 군중 제거하기
해변 및 해안 장면은 모래, 물, 하늘이 자연적으로 반복되는 질감이어서 AI가 거의 완벽한 정확도로 재구성하기 때문에 여행 사진 중 가장 쉽게 정리할 수 있는 장면 중 하나입니다. 물가를 따라 걷는 사람들, 중간 지대의 일광욕객, 물 위의 카약 선수, 먼 거리의 해변가들은 모두 깔끔하게 제거됩니다. 주의를 요하는 유일한 세부 사항은 발자국입니다. 사람을 제거하지만 젖은 모래에 그들의 발자국 흔적을 남기면 눈에 띄는 불일치가 생깁니다. 브러시 선택에 발자국 경로를 포함시키십시오. AI는 이를 주변 질감과 일치하는 방해받지 않은 모래로 대체합니다.
유럽의 건축 랜드마크(성당, 궁전, 고전 유적지, 중세 마을 광장)는 배경에 AI가 잘 처리하는 구조화된 패턴이 포함되어 있기 때문에 중간 정도의 복잡한 제거 과제를 제시합니다. 벽의 석재 줄, 벽돌 패턴, 조약돌 포장 도로, 기둥의 플루트, 아치의 곡률, 창문의 멀리언 격자는 모두 AI가 제거된 사람 주변의 보이는 부분을 기반으로 정확하게 재구성하는 규칙적인 구조입니다. 사람들이 독특한 장식 요소(특정 모자이크 패널, 조각된 부조 또는 채색된 프레스코화 — 사람 뒤의 내용이 패턴화되지 않고 독특한 경우)를 가릴 때 도전이 증가합니다. 이러한 경우 먼저 방해가 되는 사람들을 제거한 다음, 대상 교정으로 남은 재구성 문제를 해결하십시오.
도쿄, 뉴욕, 뭄바이, 이스탄불과 같은 도시의 밀집된 도시 장면은 군중 뒤의 배경에 매우 다양하고 반복되지 않는 세부 사항(서로 다른 상점 간판, 차양, 차량, 단일 프레임 전체의 다양한 건축 스타일)이 포함되어 있기 때문에 AI를 가장 어렵게 만듭니다. 가장 효과적인 전략은 사람들을 레이어별로 제거하는 것입니다: 먼저 전경 인물을 지우고 AI가 재구성하도록 한 다음, 이전에 그 뒤에 숨겨져 있던 다음 레이어를 처리합니다. 2~3회 패스로 심하게 붐비는 도시 거리 장면도 정리할 수 있지만, 군집 밀도가 가장 높고 AI가 작업할 배경 정보가 가장 적었던 영역에서 미묘한 텍스처 아티팩트가 나타날 수 있습니다.
- 해변 장면은 모래, 물, 하늘이 반복적인 질감이기 때문에 깔끔하게 제거됩니다 — 발자국 흔적을 포함하는 것을 잊지 마십시오.
- 유럽의 건축 랜드마크는 AI가 주변 보이는 부분에서 정확하게 재구성하는 구조화된 패턴을 가지고 있습니다.
- 다양한 배경을 가진 밀집된 도시 장면은 계층적 제거(먼저 전경을 지운 다음 점진적으로 더 깊은 레이어 처리)가 효과적입니다.
- 군중 뒤의 독특한 장식 요소는 초기 제거 후 대상 두 번째 패스 교정이 필요할 수 있습니다.
출처
- International Tourism Highlights: Trends and Recovery Data — United Nations World Tourism Organization
- Deep Image Inpainting: A Survey of Neural Network Approaches — arXiv
- Travel Photography and Social Media: Visual Culture in the Age of Instagram — Tourism Geographies