생활수첩LIFENOTE이미지 배경 제거
사진을 고르면 사람 같은 주된 대상만 남기고 배경을 지워 투명 PNG나 흰 배경 JPG로 내려받게 합니다.
파일을 이 상자에 끌어다 놓아도 됩니다. 처음 한 번 약 90MB의 AI 모델을 내려받습니다. Wi-Fi를 권장합니다. 그 뒤에는 브라우저 캐시를 씁니다.
사진은 서버로 올라가지 않습니다. 배경을 지우는 계산은 이 브라우저 안에서 합니다.
사용법
- [파일 선택]을 눌러 사진을 고르거나, 사진 파일을 위 상자에 끌어다 놓습니다.
- 처음이면 모델을 내려받는 진행률이 보입니다. 다 받으면 바로 배경을 지웁니다.
- 바둑판 무늬가 보이는 곳이 투명해진 부분입니다. [투명 PNG 내려받기]나 [흰 배경 JPG 내려받기]를 누릅니다.
동작 원리
사진에서 주된 대상을 픽셀 단위로 가려내는 AI 모델 ormbg를 씁니다. 사물의 윤곽을 정밀하게 가려내는 IS-Net 구조를 사람 사진으로 학습시킨 모델입니다. 사진을 긴 변 2,048픽셀 이하로 줄인 뒤 모델 입력 크기인 1,024×1,024로 맞춰 넣으면, 모델이 픽셀마다 '대상일 확률'을 0에서 1 사이 값으로 돌려줍니다. 이 값을 0~255 투명도로 바꿔 원래 사진 크기로 늘린 뒤 사진의 알파 채널에 씌웁니다. 확률이 낮은 배경은 투명해지고, 경계는 확률에 따라 반투명하게 남아 부드럽게 이어집니다.
계산은 WebGPU를 지원하는 브라우저에서는 그래픽 처리 장치로 하고, 지원하지 않으면 CPU(WebAssembly)로 자동으로 바꿔서 합니다. 처리가 끝나면 걸린 시간과 계산 방식이 상자 아래에 나옵니다.
예시
| 사진 | 잘 되는 경우 | 덜 정확한 경우 |
|---|---|---|
| 인물 | 상반신·전신 사진, 긴 머리카락 경계 | 배경과 같은 색 옷, 여러 사람이 겹친 사진 |
| 물건 | 단색 바닥·벽 앞의 상품 하나 | 뒤에 문·가구가 함께 찍힌 사진, 유리처럼 비치는 물체 |
프로필 사진의 배경을 지운 뒤 다른 배경에 얹거나, 단색 배경에서 찍은 상품 사진의 배경을 흰색으로 바꿀 때 쓸 수 있습니다. 흰 배경 JPG는 투명 부분을 흰색으로 채운 파일이라 투명도를 지원하지 않는 사이트에도 올릴 수 있습니다.
지원 형식과 크기
JPG·PNG·WEBP를 받습니다. 아이폰의 HEIC는 브라우저가 열 수 있을 때만 됩니다. 결과는 원래 사진 크기 그대로 나오며, 1,600만 화소를 넘는 사진은 비율을 지켜 그 크기까지 줄입니다.
자주 묻는 질문
사진이 서버로 올라가나요?
올라가지 않습니다. 사진을 읽고 배경을 지우는 계산은 모두 이 브라우저 안에서 합니다. 인터넷으로 오가는 것은 처음 한 번 내려받는 AI 모델과 프로그램 파일뿐입니다.
처음에 왜 오래 걸리나요?
처음 쓸 때 약 90MB의 모델 파일을 내려받기 때문입니다. 내려받은 모델은 브라우저 캐시에 남아 다음부터는 바로 시작합니다. 브라우저의 사이트 데이터를 지우면 다시 내려받습니다.
휴대폰에서도 되나요?
됩니다. 다만 휴대폰은 메모리와 계산 속도가 작아 컴퓨터보다 오래 걸리고, 메모리가 부족하면 처리하지 못할 수 있습니다. 그럴 때는 사진 크기를 줄여 다시 시도하세요.
배경이 깔끔하게 안 지워지는 사진이 있습니다.
이 모델은 사람이 나온 사진에 맞춰 학습되어 인물이 가장 잘 됩니다. 물건은 배경이 단순할 때 잘 되고, 뒤에 문이나 가구가 함께 찍혔거나 주인공과 배경의 색이 비슷하면 배경 일부가 남거나 경계가 뭉개질 수 있습니다.
결과 이미지를 상업적으로 써도 되나요?
모델의 Apache 2.0 라이선스는 결과 이미지 사용을 제한하지 않습니다. 다만 원래 사진의 저작권과 사진 속 인물의 초상권은 그대로이므로, 내가 권리를 가진 사진에 쓰세요.
모델 출처: ormbg — Open Remove Background Model (schirrmacher), Apache License 2.0. IS-Net (Xuebin Qin et al., 「Highly Accurate Dichotomous Image Segmentation」, ECCV 2022)을 바탕으로 합니다. 웹용 변환본 onnx-community/ormbg-ONNX을 Transformers.js로 실행합니다.
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최종 업데이트 2026-11-07