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옛날 사진 복원 AI: 흑백 사진 컬러로 바꾸고 흠집 지우기

FRAME 운영팀 · 2026. 10. 16.

옛날 사진 복원은 사진을 스캔해 Gemini(제미나이)의 나노바나나나 ChatGPT(챗GPT)에 올리고 "긁힌 자국과 얼룩만 지우고 얼굴은 그대로 둬"처럼 지울 것과 지킬 것을 함께 적어 보내면 됩니다. 흑백 사진을 컬러로 바꾸는 것도 같은 대화창에서 되지만, AI가 입힌 색은 그 시절의 진짜 색이 아니라 짐작입니다. 2026년 10월 공식 안내 기준으로 두 서비스 모두 무료 계정으로 사진을 올려 고칠 수 있고, 무료로 몇 장까지인지는 공식 숫자가 없습니다.

이 글의 요금·무료 여부는 2026년 10월에 공식 안내로 확인했습니다. 바뀔 수 있으니 쓰기 전에 공식 페이지를 한 번 더 보세요.

앨범에서 꺼낸 부모님 결혼사진, 귀퉁이가 찢긴 할머니 젊을 적 사진, 누렇게 바랜 돌 사진. 휴대폰으로 찍어 AI에 "복원해 줘" 한 줄을 보내면 깨끗해진 사진이 돌아옵니다. 요청에 따라 몇 분 걸리기도 합니다. 그런데 나란히 놓고 보면 눈매가 조금 다르고, 원래 없던 목걸이가 걸려 있기도 합니다.

이런 일은 대개 한 번에 전부 맡겨서 생깁니다. 흠집 지우기, 색 입히기, 선명하게 키우기를 한 문장에 몰아 보내면 AI가 사진 전체를 새로 그리다시피 하기 때문입니다. 이 글은 일을 단계로 나누고, 단계마다 붙여 넣을 빈칸 프롬프트를 드립니다. 흐린 사진을 크게 키우는 화질 개선 자체는 AI 사진 화질 개선 글에 따로 정리해 두었으니 여기서는 짧게만 다룹니다.

AI 사진 복원은 무엇을 해 주고 무엇을 못 하나요

AI 사진 복원은 긁힘, 얼룩, 찢긴 자국, 바랜 색처럼 사진 위에 생긴 손상을 지우고 빈 곳을 그럴듯하게 채워 주는 일입니다. 사진에 찍히지 않은 정보를 되찾는 것이 아니라, 비슷한 사진을 많이 본 AI가 "여기는 아마 이랬을 것"이라고 짐작해 그립니다.

그래서 무엇을 맡기느냐에 따라 믿을 수 있는 정도가 다릅니다. 하늘이나 벽에 난 흰 줄은 어떻게 메워도 크게 틀릴 일이 없습니다. 반면 반쯤 뭉개진 눈, 색을 알 수 없는 옷, 읽히지 않는 간판 글자는 AI가 채우는 순간 새로 만든 그림이 됩니다.

AI가 얼마나 그럴듯하게 "옛날 사진"을 지어낼 수 있는지 보여 주는 카드가 있습니다. 아래 그림은 복원한 사진이 아니라, 프롬프트만으로 처음부터 만든 1940년대풍 유럽 기차역 장면입니다. 기관차에서 피어오르는 증기, 테일러드 코트, 빈티지 여행가방까지 진짜 같지만 이 장면은 어디에도 없었습니다. 복원 결과의 디테일도 이렇게 만들어질 수 있다는 점을 염두에 두고 보시면 됩니다.

1940년대 역사적 철도 사진Ruzaina · GPT Image 2 · 한국어 읽기본

{argument name="time period" default="1940s"} 중에 {argument name="location" default="European railway station"} 내부에 설정된 2:3 세로 화면 비율로 매우 사실적인 영화 역사적 사진을 만듭니다.

신비한 {argument name="character" default="elegant woman"}는 오래된 철도 플랫폼에 홀로 서서 빈티지 여행가방 옆에서 기다리고 있습니다. 그녀는 세련된 테일러드 코트, 장갑, 클래식한 헤어스타일, 시대에 맞는 액세서리를 갖춘 정통 1940년대 의류를 입고 있습니다.

승객들이 역 안을 자연스럽게 이동하는 동안 배경의 빈티지 기관차에서 증기가 솟아오릅니다. 오래된 시계, 철도 표지판, 수하물, 나무 벤치, 건축 세부 사항, 시대에 맞는 의상 등을 통해 환경이 역사적으로 사실적이라는 느낌을 받아야 합니다.

여성을 중심 초점으로 하고 배경 깊숙이 이어지는 철로를 사용하여 강력한 영화적 구성을 만들어 보세요.

부드러운 스테이션 조명, 사실적인 증기, 대기 깊이, 자연스러운 피부 질감, 실제 패브릭 디테일, 미묘한 필름 그레인, 빈티지 사진 특성, 영화 같은 그림자, 절제된 컬러 그레이딩, 프리미엄 역사적 사진, 극도로 사실적인 8K 디테일이 혼합된 변덕스러운 흐린 일광입니다.

현대적인 물건, 현대적인 의상, 미래 지향적인 요소, 사이버펑크, 네온 불빛, 텍스트 오버레이, 로고, 워터마크가 없습니다.

종횡비: 2:3.

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오래된 사진 선명하게 남기려면 스캔부터

오래된 사진을 선명하게 복원하려면 AI보다 먼저 원본을 잘 찍거나 스캔해야 합니다. AI는 받은 파일에 정보가 많을수록 덜 짐작하고, 짐작이 줄수록 얼굴과 글자가 덜 바뀝니다.

스캐너가 있으면 스캐너가 가장 낫습니다. 빛이 고르게 들어가고 사진이 휘지 않기 때문입니다. 휴대폰으로 찍어야 한다면 아래 순서를 따라 해 보세요.

1. 사진을 앨범 비닐에서 꺼냅니다. 비닐 위로 찍으면 반사광이 얼굴 위에 하얗게 앉습니다. 붙어서 안 떨어지는 사진은 억지로 떼지 말고 비닐째 찍되 각도를 바꿔 반사가 비켜 가게 합니다.
2. 창가처럼 밝지만 햇빛이 직접 들지 않는 곳의 평평한 탁자에 사진을 놓습니다. 휜 사진은 모서리를 책으로 살짝 눌러 둡니다.
3. 플래시는 끕니다. 광택 인화지는 플래시 빛을 그대로 튕겨 내 가운데가 하얗게 날아갑니다.
4. 휴대폰을 사진과 평행하게 들고 바로 위에서 찍습니다. 비스듬히 찍으면 사각형이 사다리꼴로 찌그러지고, 고칠 때 얼굴 비율까지 같이 틀어집니다.
5. 확대(줌) 대신 휴대폰을 가까이 가져갑니다. 테두리가 조금 남게 찍고, 남는 테두리는 나중에 잘라 냅니다.
6. 같은 사진을 두세 장 찍어 두고 가장 반사가 적은 한 장을 고릅니다.

이렇게 받은 파일이 앞으로 모든 작업의 원본입니다. 이름을 "원본_할머니_1968" 처럼 붙여 따로 보관하고, AI에는 복사본만 올리세요. 메신저로 보내면 사진이 줄어드는 경우가 많으니 다른 가족에게 받을 때도 원본 파일로 받는 편이 좋습니다. 원본을 고르는 요령은 화질 개선 글의 원본 찾기 대목에도 정리돼 있습니다.

사진 복원 무료로 할 수 있나요: 제미나이와 챗GPT

2026년 10월 공식 안내 기준으로 Gemini(제미나이)와 ChatGPT(챗GPT) 모두 무료 계정에서 사진을 올려 고칠 수 있어, 옛날 사진 복원을 무료로 시작할 수 있습니다. 다만 둘 다 무료로 몇 장까지인지는 공식 숫자가 없고, 한도는 바뀔 수 있다고 적혀 있습니다.

둘 중 무엇이 복원에 더 낫다고 말할 공식 근거는 없습니다. 같은 사진을 양쪽에 올려 보고 원본과 더 닮은 쪽을 고르는 것이 가장 확실합니다. 두 서비스의 차이 전반은 나노바나나 vs GPT 이미지 글에 표로 정리했습니다.

제미나이의 무료 내려받기 해상도가 1K라는 점은 복원에서 특히 눈여겨볼 만합니다. 크게 스캔한 사진을 올렸는데 결과 파일이 원본보다 작게 내려올 수 있습니다. 액자로 뽑을 생각이라면 내려받은 파일의 크기를 원본과 비교해 보세요.

사진 복원 전용 앱이나 사이트도 많지만, 이번에 요금과 기능을 공식 안내로 확인한 것은 위 두 곳뿐이라 다른 서비스는 표에 넣지 않았습니다.

흠집·얼룩 지우는 사진 복원 프롬프트

흠집을 지울 때는 "지울 것"과 "그대로 둘 것"을 따로 적은 프롬프트가 결과를 덜 흔듭니다. 색 입히기와 키우기는 이 단계에서 부탁하지 말고, 손상 지우기 하나만 맡기세요.

아래 틀의 [ ] 안만 내 사진에 맞게 바꿔 붙여 넣으면 됩니다.

붙여 넣을 틀은 이렇습니다.

"첨부한 오래된 사진에서 [손상]만 지워 줘. 사진 속에는 [사람]이 있어. [지킬 것]은 원본과 똑같이 두고, 사진의 구도와 비율, 자르는 범위도 바꾸지 마. 색은 [색]. 없던 물건, 장신구, 무늬, 글자는 새로 그려 넣지 마. 필름 입자처럼 원래 있던 결은 남겨 둬."

마지막 문장이 생각보다 쓸모 있습니다. 결을 남기라는 말이 없으면 AI가 피부와 배경을 매끈하게 밀어 버려, 옛날 사진이 아니라 요즘 보정 사진처럼 보이기 쉽습니다.

제미나이 나노바나나로 흠집 지우기

1. 제미나이(gemini.google.com 또는 앱)에 로그인하고 새 대화를 엽니다.
2. 대화창 아래의 파일 올리기 버튼으로 스캔한 사진 복사본을 올립니다.
3. 위 틀을 채워 붙여 넣고 보냅니다.
4. 나온 사진을 내려받아 원본과 나란히 놓고, 얼굴부터 비교합니다.

제미나이 사용법 전반(메뉴 위치, 내려받기)은 나노바나나 사용법 글에 있습니다.

챗GPT로 흠집 지우고, 남은 한 군데만 칠해서 고치기

챗GPT에서는 사진을 올리고 고칠 자리를 문장으로 짚어 부탁하는 것이 기본입니다. 결과에 긁힘이 한두 군데 남았다면, 그 결과 그림에서 선택 도구로 그 자리만 칠해 다시 고칠 수 있습니다.

1. 챗GPT 대화창의 첨부 버튼으로 사진 복사본을 올리고(버튼 모양은 앱 버전마다 다를 수 있음), 위 틀을 채워 함께 보냅니다. "오른쪽 위", "가운데 접힌 자국"처럼 자리를 문장에 넣습니다.
2. 결과에 긁힘이 남았으면 대화 속 결과 그림을 눌러 편집 화면을 엽니다.
3. Select를 누르고 남은 긁힘만 칠합니다. 모바일에서는 슬라이더로 붓 크기를 바꾸고, 다 칠하면 Next를 누릅니다.
4. "칠한 곳의 흰 긁힘만 주변과 같은 결로 메워 줘. 나머지는 그대로 둬"라고 적어 보냅니다.

2026년 10월 OpenAI 도움말에도 칠한 범위가 늘 정확하지는 않아 칠하지 않은 곳까지 바뀔 수 있다고 적혀 있습니다. 얼굴과 가까운 곳을 고쳤다면 결과에서 눈과 입매가 그대로인지 꼭 다시 보세요. 선택 도구 쓰는 법은 챗GPT 그림 그리기 글에 더 자세히 있습니다.

흑백 사진 컬러로 바꾸는 법

흑백 사진을 컬러로 바꾸려면 흠집을 지운 사진을 다시 올리고, 알고 있는 색을 프롬프트에 적어 주면 됩니다. 아무 색도 적지 않으면 AI가 옷, 벽, 하늘 색을 모두 스스로 고릅니다.

그래서 색 입히기는 가족에게 물어보는 데서 시작하는 편이 좋습니다. "그날 아버지 양복이 무슨 색이었는지", "외할머니 한복 저고리가 연두였는지 분홍이었는지" 같은 기억이 있으면 그대로 적습니다. 기억이 없는 곳은 비워 두고, AI가 고른 색이라는 점을 나중에 표시해 두면 됩니다.

붙여 넣을 틀은 이렇습니다.

"첨부한 흑백 사진에 자연스러운 색을 입혀 줘. [사람]의 [옷]은 [아는 색]이야. 피부색은 사진의 밝기에 맞춰 자연스럽게, 과하게 붉거나 하얗지 않게. 모르는 곳은 [시대]의 평범한 가정 사진처럼 차분한 색으로. 얼굴 생김새, 표정, 머리 모양, 구도와 비율은 바꾸지 마. 색만 입히고 새로 그려 넣는 것은 없게 해 줘."

색 입히기가 잘 되는 사진, 어려운 사진

모든 흑백 사진이 색 입히기에 똑같이 맞지는 않습니다. 밝고 어두운 차이가 분명하고 사람이 크게 찍힌 사진은 자연스럽게 나오는 편이고, 전체가 회색으로 뭉개진 사진은 색도 탁하게 번지기 쉽습니다.

이미 바랜 컬러 사진이라면 색을 새로 입힐 필요 없이 "바랜 색만 되살려 줘. 누런 기를 빼고 원래 색에 가깝게, 새로운 색은 더하지 마"라고 부탁하는 편이 원본을 덜 건드립니다. 이때도 얼굴과 구도를 지키라는 문장은 그대로 붙입니다.

색이 너무 쨍하게 나오면 "채도를 낮춰서 오래된 컬러 필름처럼"을, 너무 누렇게 나오면 "누런 기는 빼고 하얀 부분은 하얗게"를 덧붙여 다시 보내 봅니다. 그래도 얼굴색이 이상하면 다음 절의 순서대로 처음부터 다시 하는 편이 낫습니다.

아래 카드는 같은 사람의 어린 시절을 흑백으로, 지금을 컬러로 나란히 놓은 프롬프트입니다. 실제 사진을 복원한 것이 아니라 양쪽 모두 AI가 만든 그림이지만, 흑백과 컬러가 한 장에 놓였을 때 어떤 느낌인지, 그리고 "같은 얼굴"을 유지하라고 적어 둔 문장이 어떻게 쓰였는지 보기 좋습니다. 부모님 젊을 적 흑백 사진과 지금 사진을 한 장에 담는 선물용 그림으로 바꿔 쓸 수도 있습니다.

Split-Time Birthday PortraitK · GPT Image 2 · 한국어 읽기본

같은 사람이 자신의 어린 시절을 만나는 매우 사실적인 분할 초상화입니다. 이미지는 카메라 각도와 구성이 동일한 두 개의 완벽하게 정렬된 절반으로 세로로 나뉩니다. 왼쪽: {argument name="child subject" default="young girl (3–4 years old)"}의 흑백 사진, 성인과 동일한 얼굴 특징, 자연스러운 미소, 테이블에 앉아 있는 모습, 부드러운 확산 조명, 최소한의 회색 배경, 향수를 불러일으키는 분위기, 약간 거친 필름 질감. 오른쪽: 성인 {argument name="adult age" default="[AGE]"}와 동일한 인물의 사실적인 컬러 사진, 동일한 포즈와 카메라 각도, 두 손에 얼굴을 얹은 자세, 따뜻하게 웃고 있는 현대 의상, 부드러운 영화 조명, 얕은 피사계 심도. 그 사이 중앙에는 정확하게 중앙선에 놓인 생일 케이크가 있고, 불이 켜진 촛불이 숫자 "{argument name="birthday number" default="[AGE]"}"를 형성하고, 따뜻한 촛불 빛이 양쪽을 밝게 비춥니다. 두 버전 모두 감정적인 교감으로 서로를 바라보고 있으며, 눈높이도 완벽하게 맞춰져 있다. 어린이 쪽 위의 텍스트 "(2000)" 및 성인 쪽 위의 "(2026)" 텍스트는 최소한의 우아한 글꼴입니다. 매우 사실적인 8K, 높은 디테일의 피부 질감, 부드러운 그림자, 영화 같은 컬러 그레이딩, 깔끔한 구성, 감성적인 스토리텔링.

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얼굴이 바뀌지 않게 복원하는 법

복원한 얼굴이 낯설어지는 것을 막으려면 한 번에 한 가지만 맡기고, 결과가 마음에 안 들면 원본을 새 대화에 다시 올려 보세요. 같은 결과를 이어 고치다 보면 조금씩 다시 그려지면서 원본에서 멀어지는 경우가 있습니다. 공식 안내가 아니라 써 보며 얻은 요령입니다.

구글은 나노바나나 프로 프롬프트 팁 글에서 여러 번 고칠 때 인물 일관성에 아직 한계가 있다고 밝혔습니다. OpenAI는 2026년 9월 ChatGPT Images 2.5를 내놓으면서 요청한 곳만 고치고 나머지 세부를 유지하는 것, 참고 사진 속 대상을 지키는 것, 여러 번 이어 고칠 때 지시를 따르는 것이 나아졌다고 소개했습니다. 그래서 챗GPT에서는 이어 고치기가 예전보다 잘 맞을 수 있습니다. 다만 원본 얼굴을 그대로 지킨다고 약속하는 문장은 두 회사 안내 어디에서도 찾지 못했습니다.

1. 단계마다 새 대화를 엽니다. 흠집 지우기 대화에서 이어서 색을 입히지 말고, 흠집을 지운 결과 파일을 내려받아 새 대화에 올립니다.
2. 프롬프트에 "얼굴 생김새와 표정, 머리 모양은 원본과 똑같이"를 늘 넣습니다. 바꿔도 되는 것보다 바꾸면 안 되는 것을 길게 적습니다.
3. 결과를 원본과 나란히 놓고 눈 사이 거리, 눈꼬리, 입꼬리, 귀 모양을 봅니다. 휴대폰 사진 앱에서 두 장을 번갈아 넘겨 보면 달라진 곳이 잘 보입니다.
4. 얼굴이 달라졌으면 그 결과는 버리고 직전 단계 파일로 돌아갑니다. 같은 대화에서 "얼굴을 원래대로"라고 다시 부탁해도 더 멀어지는 경우가 있으니, 원본에서 다시 시작해 보세요.
5. 얼굴이 아주 작게 찍힌 단체 사진은 얼굴을 또렷하게 만드는 일을 맡기지 않습니다. 손상만 지우고 얼굴은 흐린 채 두는 편이 정직합니다.

앨범 한 권을 복원하려면

사진이 수십 장이라면 처음부터 다 하지 말고, 손상이 심하고 가족이 가장 아끼는 사진 몇 장을 먼저 골라 해 보세요. 한두 장을 해 보면 내 사진에 어느 서비스가 덜 바꾸는지, 어떤 문장을 넣어야 하는지가 보입니다. 그렇게 다듬은 프롬프트를 메모장에 저장해 두고 사진마다 [손상]과 [사람] 칸만 바꿔 쓰면 됩니다.

구글 도움말에는 무료 계정에도 나노바나나 2 그림의 하루 한도가 있다고 적혀 있지만, 몇 장인지는 구글도 OpenAI도 공개하지 않습니다. 그래서 한 번에 많이 올리다 보면 중간에 한도에 걸릴 수 있습니다. 한도에 걸리면 기다리거나 요금제를 올리는 길뿐이니, 하루에 몇 장씩 나눠 하는 편이 마음이 편합니다.

여러 단계를 거친 파일은 이름에 단계를 붙여 두면 어디서 얼굴이 바뀌었는지 찾기 쉽습니다. "1_원본", "2_흠집", "3_컬러"처럼요.

복원한 사진을 크게 키우고 싶다면

복원한 사진을 액자나 큰 화면용으로 키우는 일은 흠집을 지운 뒤에, 꼭 필요할 때만 하는 편이 좋습니다. 키우는 과정에서도 AI가 디테일을 짐작해 그려 넣어 얼굴이 한 번 더 바뀔 수 있기 때문입니다.

캔바·미리캔버스의 업스케일, 갤럭시 사진 리마스터처럼 화질 개선 전용 도구의 무료 조건과 순서, 몇 배로 키울지는 AI 사진 화질 개선 글에 정리해 두었습니다. 같은 내용을 여기서 되풀이하지 않겠습니다.

순서는 공식 안내가 아니라 요령입니다. 흠집을 지우기 전에 키우면 긁힘까지 같이 커져서, AI가 그 긁힘을 머리카락이나 주름으로 바꿔 그리는 경우가 있습니다. 색 입히기와 키우기는 어느 쪽을 먼저 해도 됩니다. 이 글은 키우기를 맨 끝에 두었고, 화질 개선 글은 키운 다음 색을 입히는 순서로 적었습니다. 둘 다 쓰는 순서입니다. 키운 뒤 색을 입혔더니 색 경계가 번진다면, 그 사진은 색을 먼저 입히고 키워 보세요.

배경이 너무 어수선해 사람만 살리고 싶다면 AI 배경 바꾸기 글을, 복원한 가족사진으로 재미있는 선물 그림을 만들고 싶다면 AI 피규어 만들기 글을 이어서 보셔도 됩니다. 두 경우 모두 원본과 다른 그림이 된다는 점은 같습니다.

부모님 옛날 사진 복원할 때 주의할 것

부모님 옛날 사진을 AI로 복원할 때는 원본 스캔을 손대지 않고 따로 보관하고, 복원본에는 AI로 고쳤다는 표시를 남기고, 함께 찍힌 사람에게 올려도 되는지 먼저 묻는 세 가지를 챙기면 됩니다. 복원본은 그 사람의 진짜 모습이 아니라 AI가 다듬은 그림이기 때문입니다.

아래 카드는 2008년쯤 콤팩트 카메라로 찍은 가족 공원 사진처럼 보이지만, 사진 속 사람도, 오른쪽 아래 날짜 표시도 모두 프롬프트로 만든 것입니다. 이 정도로 그럴듯한 "옛날 사진"을 처음부터 만들 수 있다면, 복원 과정에서 끼어든 디테일을 나중에 가려내기는 더 어렵습니다.

2008 년 중국 가족 공원 스냅샷投机实验室 · GPT Image 2 · 한국어 읽기본

2008년경 중국의 소비자 디지털 카메라 사진과 유사한 스타일의 솔직한 가족 스냅샷으로, 중국 전통 공원 정원에 함께 서 있는 세 가족의 모습을 보여줍니다. 수직 구도, 약간 캐주얼한 프레임, 사실적이며 다듬어지지 않은 구조입니다. 가족은 3명으로 구성되어 있습니다. 왼쪽이 아버지, 중앙 오른쪽이 어머니, 오른쪽이 어머니 앞에 서 있는 어린 아들입니다. 아버지는 키가 크고 어깨가 넓으며 흰색 반팔 폴로 셔츠와 하늘색 청바지를 입고 한 팔은 어머니의 어깨에 얹혀 있습니다. 어머니는 심플한 흰색 반팔 블라우스와 연한 베이지색 무릎기장의 스커트를 입고 여유로운 자세로 아버지 곁에 서 있다. 아이는 빨간색, 노란색, 파란색의 크고 화려한 만화 스타일 그래픽이 있는 밝은 연두색 티셔츠와 흰색 측면 줄무늬가 있는 어두운 반바지를 입습니다. 그들의 표정은 중립적이며, 캐주얼한 공원 사진을 찍는 포즈를 취합니다. 배경에는 무성한 녹색 나무, 손질된 관목, 노란색과 빨간색 꽃이 있는 화단, 돌 테두리, 왼쪽과 오른쪽 가장자리에 눈에 띄는 중국 전통 정자 지붕 2개가 있습니다. 주간 조명, 약간 강렬하지만 자연스러운 여름 오후의 빛, 강한 녹지, 온화한 포인트 앤 슛 카메라 부드러움, 채도가 높은 색상, 약간의 플래시 사진 느낌, 미묘한 디지털 노이즈, 진정한 초기 디지털 사진 모습. 오른쪽 하단 모서리에 {argument name="timestamp" default="2008.05.18 14:32"}라는 주황색 디지털 카메라 타임스탬프를 추가합니다. 2000년대 후반 중국의 일상적인 가족 향수가 희미하게 담겨 있습니다. 얼굴은 일반적이고 연예인이 아닌 평범한 중국 가족의 모습이어야 합니다.

내 걸로 만들기 →원문 보기

AI로 만든 그림이라는 표시는 파일 안에도 남습니다. 구글은 제미나이로 만든 그림에 눈에 보이지 않는 SynthID 워터마크를 넣고, OpenAI는 ChatGPT로 만든 그림에 C2PA 메타데이터(그림이 어디서 만들어졌는지 담는 표준 정보)와 눈에 보이지 않는 워터마크를 넣는다고 밝히고 있습니다. 그래도 파일을 다시 저장하거나 캡처해 돌리다 보면 이런 정보가 남는지 장담할 수 없으니, 사람이 읽을 수 있는 표시를 따로 남기는 편이 확실합니다.

가족 단톡방에 나눌 때는 원본과 복원본을 나란히 붙인 한 장으로 보내 보세요. 어디가 AI 손을 탔는지 다 같이 볼 수 있고, "할머니 눈매는 이렇지 않았다" 같은 이야기가 나오면 그 사진은 다시 하면 됩니다.

복원 결과가 이상할 때 고치는 법

복원 결과가 이상하면 대개 프롬프트에 "지킬 것"이 빠졌거나, 한 번에 여러 일을 맡겼거나, 원본 사진에 정보가 너무 적은 경우입니다. 증상별로 고칠 곳을 표로 정리했습니다.

여러 번 해 봐도 얼굴이 계속 낯설다면, 그 사진에는 얼굴 정보가 거의 남아 있지 않다는 뜻일 수 있습니다. 그럴 때는 흠집과 얼룩만 지운 버전에서 멈추는 쪽이 원래 사진에 더 가깝습니다.