흐릿해진 영상을 다시 살리는 방법은
크게 3가지로 나뉘는데요.
각 방식마다 작동하는 원리가 다르고, 결과물도 꽤 차이가 납니다.
첫 번째는 필터 보정 방식입니다.
샤프닝, 노이즈 제거, 색감 보정 같은 기능을 적용해서
화질을 다듬는 방법인데요.
어도비 프리미어 프로나 다빈치 리졸브같은
영상 편집 프로그램에서 자주 쓰입니다.
다만 원본 안에 있는 정보를 살려내는 방식이라,
본래 없는 디테일까지는 만들어내지 못합니다.
화면이 살짝 또렷해 보일 수는 있어도,
해상도 자체가 올라가는 건 아니기 때문입니다.
두 번째는 재인코딩 방식입니다.
압축이 강하게 들어간 파일을 더 좋은 코덱(H.265 같은)으로 다시 압축하면,
압축 손실로 깨졌던 부분이 어느 정도 덜 도드라집니다.
다만 이 방식도 한계는 있습니다.
이미 사라진 디테일을 되살리는 건 아니고,
그 이후로 더 망가지지 않게 보존하는 쪽에 가깝습니다.
세 번째는 AI 영상 업스케일링입니다.
앞의 두 방식과 가장 큰 차이점은,
AI가 없는 디테일까지 새로 그려준다는 점입니다.
학습된 모델이 "이 정도 흐릿한 영상이라면 원래 디테일이 이랬을 것이다"를 예측해서,
비어있는 픽셀 자리를 복원해 채워줍니다.
노이즈 제거와 디테일 개선 기능이 함께 적용되면서
흐릿했던 화면을 보다 선명하게 감상할 수 있다는 점이 특징인데요.
그래서 같은 자료라도 결과물 차이가 크게 납니다.

어떤 영상을 다루느냐에 따라 어떤 방법을 쓸지도 달라집니다.
원본이 그래도 괜찮은 편이면 필터로 충분하고,
심하게 흐릿한 자료라면 AI 업스케일링이 도움 됩니다.