배경 제거: 사진 누끼 따기

계산 방법

사진을 올리지 않고 배경 제거하기

잘 알려진 누끼 사이트들은 사진을 자기 서버로 보내고, 고화질 결과는 유료인 경우가 많습니다. 여기서는 AI 모델이 브라우저 안에서 직접 돌아갑니다. 사진은 기기에 남고, 결과는 원본과 같은 해상도입니다.

사용 방법

1. 사진을 끌어다 놓거나 고르거나 Ctrl + V로 붙여 넣습니다.
2. 결과를 고릅니다. 디자인, 쇼핑몰 상세페이지, 발표 자료에는 투명 배경 PNG, 제품 사진에는 흰색 같은 단색 배경 JPG가 알맞습니다.
3. 「배경 제거」를 누르면 전과 후가 겹쳐 나타나고 밀대로 비교할 수 있습니다. 그 뒤 가장자리나 색을 바꾸면 인식을 다시 하지 않고 바로 다시 합성합니다.

새 배경과 비교: 투명이나 단색 대신 원래 배경을 흐리게 할 수 있고(주인공은 선명하게 유지), 내 배경 이미지를 넣을 수도 있습니다. 배경 이미지는 틀을 꽉 채우도록 가운데 맞춤되며 역시 브라우저 안에서만 읽힙니다. 투명한 결과는 PNG 또는 더 작은 WebP로 받을 수 있습니다. 결과 아래의 밀대로 전후를 겹쳐 보며 가장자리를 확인하세요.

사용하는 기술

주인공은 전경과 배경을 정밀하게 나누는 모델인 BiRefNet(Zheng 외, 2024, MIT 라이선스)이 찾습니다. 512×512픽셀에서 작동해 경계가 부드러운 마스크를 만들고, 이 마스크를 원본 크기로 키워 사진에 투명도로 적용합니다. 실행은 ONNX Runtime Web이 맡으며, 브라우저가 지원하면 그래픽 카드(WebGPU), 아니면 프로세서에서 돌아갑니다. 브라우저용으로 모델의 가중치를 8비트로 줄여(약 60MB) 처음 받은 뒤 브라우저 저장소에 보관합니다.

솔직한 한계

• 처음 불러오기: 모델과 실행 환경을 합쳐 약 66MB입니다. 그 뒤로는 다시 받지 않습니다.
• 시간: 그래픽 카드가 있으면 대개 몇 초, 프로세서만 쓰면 이미지 한 장에 10~60초입니다.
• 세밀한 부분, 예를 들어 머리카락 한 올이나 유리는 완벽하지 않을 수 있습니다. 머리카락에는 「부드럽게」, 반듯한 제품 윤곽에는 「선명하게」가 도움이 됩니다.
• 주인공이 여럿일 때: 가장 눈에 띄는 대상을 오려 냅니다. 비슷하게 중요한 물체가 많으면 일부가 빠질 수 있습니다.
• 1,600만 화소가 넘는 아주 큰 이미지는 결과에서 1,600만 화소로 줄어듭니다(많은 모바일 기기의 한계).

개인정보

사진은 기기를 떠나지 않습니다. 이 사이트에서 받는 것은 프로그램과 모델 파일뿐이며, 모델은 브라우저의 캐시 저장소에 보관되고 「사이트 데이터 삭제」로 지울 수 있습니다.

함께 쓰면 좋은 도구: 오려 낸 이미지를 원하는 비율로 다듬는 이미지 자르기, 픽셀 크기를 맞추는 이미지 크기 조절, 형식을 바꾸는 이미지 확장자 변환.

자주 묻는 질문

출처 및 근거

• Zheng et al. (2024): Bilateral Reference for High-Resolution Dichotomous Image Segmentation (BiRefNet), arXiv:2401.03407
• BiRefNet_lite – Modellgewichte (Hugging Face, Lizenz MIT)
• birefnet-lite-512 – ONNX-Export 512 × 512 (Hugging Face, Lizenz MIT)
• ONNX Runtime Web – WebGPU Execution Provider (Microsoft, MIT)
• 라이선스, 출처, 체크섬 (ONNX Runtime MIT, BiRefNet MIT)
• MDN – CacheStorage

업데이트: 2026년 10월 5일 · 편집 원칙