4KAgent : 모든 이미지를 4K로 복원하는 인공지능 에이전트

 

디지털 기술이 발전함에 따라, 고화질 이미지를 요구하는 산업이 늘어나고 있습니다. 특히 사진, 영상, 의료 영상, 위성 이미지 등 다양한 분야에서는 저해상도의 이미지가 가지는 한계를 극복하고 더 선명한 정보를 확보하는 것이 중요해졌죠. 하지만 현실 세계의 이미지는 조도, 노이즈, 블러 등 다양한 요인으로 인해 품질이 저하되어 있고, 이를 복원하는 일은 기술적으로 매우 까다롭습니다.

이러한 문제를 해결하기 위한 방법 중 하나가 바로 '이미지 슈퍼 레졸루션(SR)' 기술입니다. 이 기술은 저해상도 이미지를 입력으로 받아 고해상도 이미지로 변환해주는 인공지능 기반의 기법입니다. 기존에는 특정 유형의 이미지나 정해진 해상도 향상 비율만을 다루는 모델이 대부분이었지만, 최근에는 어떤 이미지든 자유롭게 변환할 수 있는 범용 AI SR 기술에 대한 요구가 커지고 있습니다.

이러한 요구에 맞춰 개발된 것이 '4KAgent'입니다. 이 모델은 일반 사진뿐만 아니라, AI 생성 이미지, 오래된 사진, 의료 영상, 위성 이미지 등 모든 유형의 이미지를 자동으로 분석하고, 4K 해상도까지 향상시켜주는 세계 최초의 에이전트 기반 슈퍼 레졸루션 시스템입니다. 최근의 방송들이 4K를 지원하는 추세이고 8K 방송은 아직은 제한적이므로 방송에 특화해서 활용할 수 있는 기술인 것 같습니다.

 

그림 : 4KAgent의 전반적인 역할에 대한 시각적 설명 (화질개선, 손상보정, 의료/위성사진 복원 등 다양한 도메인 지원)

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4KAgent

1) 기존 방식의 문제점

 

기존의 이미지 복원(SR) 기술들은 대부분 특정 상황에서만 잘 작동합니다. 예를 들어, '노이즈만 있는 이미지'나 '4배 확대'처럼 인위적으로 설정된 조건에서만 학습되었기 때문에, 실제 사용자가 제공하는 다양한 형태의 손상 이미지에는 잘 대응하지 못했습니다. 게다가 일반적인 SR 모델은 다른 분야(예: 의료 영상, 위성 이미지 등)로 확장하면 성능이 급격히 떨어지는 문제가 있었습니다.

 

또한 사용자의 요구는 다양하지만, 기존 시스템은 '모두에게 같은 방법'으로 적용되기 때문에 '얼굴을 더 선명하게 하고 싶다'거나 '노이즈 제거만 하고 싶다'는 세부 요구를 반영하기 어려웠습니다. 결국, 현실 세계에 맞춘 유연하고 범용적인 이미지 복원 시스템이 필요하게 된 것입니다.

 

2) 접근 방식

 

'4KAgent'는 기존 모델과 달리 '에이전트 기반 시스템'입니다. 쉽게 말하면, 이 시스템은 여러 개의 '전문가 역할을 하는 AI'를 두고, 이들이 서로 협력하며 이미지를 점점 더 나은 품질로 복원해주는 방식입니다.

그림 : 4KAgent의 아키텍처

 

 

위의 그림은 4KAgent의 시스템 아키텍처로 이미지를 어떻게 복원하는지를 보여주고 있습니다. 

 

• 먼저 'Perception Agent'라는 AI가 이미지를 분석합니다. 이 단계에서는 이미지가 어떤 손상을 가지고 있는지(예: 흐림, 노이즈, 압축 아티팩트 등)를 판단하고, 어떤 순서로 어떤 복원 작업을 해야 할지를 계획합니다.
• 그 다음 'Restoration Agent'가 이 계획에 따라 실제 복원 작업을 수행합니다. 각 복원 단계에서는 다양한 복원 도구들이 후보 결과를 내놓고, 시스템이 그중 가장 좋은 결과를 선택합니다. 마치 여러 명의 전문가가 진단하고, 각자 치료법을 제시한 뒤, 최선의 방법을 선택하는 의료 협진 시스템과 비슷합니다.

 

 

2.3. 세부 적용 기술

 

1️⃣ Perception Agent (지각 에이전트)

이 에이전트는 다음 4단계를 거쳐 이미지를 분석합니다.

• 이미지 품질 평가 : 여러 알고리즘을 활용해 이미지 품질을 수치로 판단
• 손상 원인 추론 : Vision-Language 모델을 사용해 이미지가 어떤 손상(예: 흐림, 노이즈 등)을 가졌는지 추론
• 확대 비율 계산 : 4K에 도달할 수 있도록 적절한 확대 비율 결정
• 복원 계획 수립 : 전체 복원 순서를 계획함 (예: 노이즈 제거 → 선명화 → 확대)

2️⃣ Restoration Agent (복원 에이전트)

계획된 순서에 따라 복원 작업을 수행합니다. 각 작업은 여러 복원 도구를 실행해 여러 결과를 만들고, 품질 점수를 계산해 가장 좋은 결과를 선택합니다. 이 과정은 아래 3단계로 이루어집니다.

• Execution : 복원 도구들을 동시 실행
• Reflection : 결과들을 평가하여 최고 결과 선택
• Rollback : 결과 품질이 낮으면 계획 수정

 

3️⃣ Q-MoE (Quality-driven Mixture-of-Experts)

복원 단계에서 여러 도구의 결과 중 최고의 이미지를 선택하는 전략입니다. ‘전문가 집단(MoE)’이 여러 답안을 제시하고, 가장 우수한 답을 고르는 구조입니다.

그림 : 4KAgent가 지원하는 9개 부문 복원 모델의 모델 Zoo

 

4️⃣ Face Restoration Pipeline (얼굴 복원 파이프라인)

사람의 얼굴은 특히 눈에 잘 띄기 때문에, 별도의 복원 경로를 마련했습니다. 얼굴만 따로 인식하여 고급 복원 기법(GFPGAN, CodeFormer 등)으로 더 섬세하게 복원한 뒤, 원본 이미지에 다시 붙입니다.

 

그림 : 얼굴 부분 복원 파이프라인

 

 

5️⃣ Profile Module (프로파일 모듈)

사용자의 요구에 맞게 시스템을 조정할 수 있도록 다양한 설정을 제공합니다. 예를 들어, '화질 우선' 또는 '사실성 우선', '얼굴 복원 여부', '특정 복원 작업만 수행' 같은 세부 설정이 가능합니다.

 

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4KAgent는 기존 이미지 슈퍼 레졸루션 기술의 한계를 뛰어넘어, 모든 종류의 이미지를 고해상도(4K)로 복원할 수 있는 범용적이고 유연한 인공지능 시스템입니다. 특히, 의료 영상, 위성 이미지, 오래된 사진, AI 생성 이미지 등 매우 다양한 도메인에서도 별도의 학습 없이 동작한다는 점은 매우 주목할 만합니다.

 

기술적으로는 ‘에이전트 기반 구조’를 도입함으로써, 이미지의 손상 유형을 분석하고, 이에 맞는 복원 순서를 계획하고, 다양한 복원 도구를 조합하여 최적의 결과를 선택하는 능력을 갖추고 있습니다. 특히 얼굴 복원 파이프라인과 Q-MoE 전략은 실제 사용자 경험을 향상시키는 데 큰 역할을 합니다.

 

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4. 참고자료

• 논문) 4KAgent: Agentic Any Image to 4K Super-Resolution(링크)
• 사이트) 4KAgent 프로젝트 사이트 (링크)
• 코드) 4KAgent github 저장소 (링크)  ->  아직은 코드가 공개되지 않았습니다. Apache 2.0으로 공개될 예정입니다. 

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Q&A

 

Q. 4KAgent는 모든 이미지를 진짜로 4K까지 복원할 수 있나요?

네, 4KAgent는 최소 해상도 256x256 이상의 이미지를 입력하면, 최대 4096x4096 해상도(4K)까지 복원할 수 있도록 설계되어 있습니다. 복원 과정은 이미지 상태에 따라 자동 조정됩니다.

 

Q. 기존 모델들과 가장 큰 차이점은 무엇인가요?

기존 모델은 특정 작업(예: 4배 확대)만 수행하거나 특정 도메인(예: 얼굴, 자연 이미지)만 처리 가능한 경우가 많았지만, 4KAgent는 어떤 이미지든, 어떤 상태든 자동으로 분석하고 복원 경로를 설정해줍니다. 

 

Q. 4KAgent는 일반 사용자도 사용할 수 있나요?

현재로서는 연구자나 전문가용으로 설계된 시스템이라 일반 사용자가 직접 사용하기엔 어려움이 있을 수 있습니다. 하지만 향후 경량화 및 웹 인터페이스 개발이 이루어진다면 일반 사용자도 활용 가능할 것으로 보입니다.