네온 코이 골목
비에 젖은 서울 골목, 진홍빛 트렌치코트, 홀로그램 잉어, 네온 수증기.
Kling으로 만든 영상의 압축 아티팩트와 AI 티를 비생성형 후처리로 정리합니다. 원본 훼손 없이 최대 16K까지.
Kling은 시네마틱 라이팅과 복합 모션이 강점이지만, 빠른 장면과 대량 출력에서 화질 한계가 드러납니다.
빠르게 움직이는 장면에서 블록·뭉개짐 같은 압축 아티팩트가 두드러집니다.
Kling의 4K는 내부 업스케일 산물이라 진짜 고주파 디테일은 부족할 수 있습니다.
머리카락·천 등에서 프레임 간 미세한 떨림이 남습니다.
늘려 붙이는 게 아니라 디테일을 복원해 4K·8K·16K로. 최대 16K까지.
AI가 새로 그리지 않습니다. 있던 정보만 선명하게 — 얼굴·디테일 왜곡이 없습니다.
디퓨전 잔여 노이즈, 압축 블록, 프레임 플리커를 디노이즈로 제거합니다.
15초든 1시간이든 제약 없이. 월정액 대신 평생 라이선스로.
Kling 원본을 4K·8K로 끌어올립니다. 압축 흔적을 정리하고 디테일을 복원해서.
비에 젖은 서울 골목, 진홍빛 트렌치코트, 홀로그램 잉어, 네온 수증기.
사구를 가르는 레트로 퓨처 기차, 복면의 추격자, 노을빛 모래바람과 스카프.
수중 대리석 홀, 떠오른 무용수, 실크 자락과 물빛 굴절.
평소 쓰던 AI 모델로 영상을 만듭니다.
출력된 파일을 AI PIXELL에 불러옵니다.
해상도와 모델을 고르고 결과를 미리 확인합니다.
4K·8K·16K로 내보내 유튜브·SNS·광고 어디든 게시합니다.
디퓨전 모델은 노이즈를 단계적으로 지워 영상을 만듭니다. 그 과정에서 끝까지 지워지지 않는 구조적 결함이 남고, 그게 바로 'AI 티'로 읽힙니다. AI PIXELL은 비생성형으로 이 흔적만 정리합니다.
노이즈 스케줄이 마지막 denoising 스텝에서 SNR을 0으로 만들지 못해, 톤이 중간 밝기에 갇히고 대비가 눌립니다. (WACV 2024)
매 스텝의 추정 오차가 누적돼(exposure bias) 디테일이 무너지고 질감이 왜곡됩니다. 스텝이 적을수록 더 심합니다. (ICLR 2024·2025)
압축된 latent에서 생성 후 업샘플하며 모공·직물결·머리카락 같은 미세 디테일이 뭉개집니다.
'평균 피부'로 디노이징해 질감은 지우고 엣지만 과하게 세워, 성형·CGI 같은 인공적 룩이 됩니다.
이미지로 학습된 VAE 디코더가 latent을 픽셀로 되돌릴 때 프레임 간 미세한 떨림(shimmer)을 만듭니다.
얼굴 떨림을 막으려 프레임을 매끄럽게 하며 실제 촬영 특유의 그레인까지 눌러, 재생하면 플라스틱하게 읽힙니다.
근거: “Common Diffusion Noise Schedules and Sample Steps are Flawed” (ByteDance, WACV 2024) · Exposure Bias in Diffusion Models (ICLR 2024·2025)
숏폼·광고·전시 어디에 쓰든, 필요한 해상도로 뽑아냅니다.
생성형 소스를 납품 품질로 마무리해야 하는 분.
숏폼·롱폼을 4K로 올려 조회 경쟁력을 높이려는 분.
AI 광고·캠페인 대량 클립을 일관된 화질로 뽑아야 하는 팀.
AI 영상의 'AI 티'를 지워 더 실감나게 만들고 싶은 누구나.