[Remove★Test★Clip]현재 Best3 FC2PPV-4744486 사자나미아야 & 카츠키모에 콜라보~!!!

사진영상 25 77038 139 2025.08.24 13:50

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갑자기 해보고 싶었습니다.
그래서 샘플링(짧게 크롭을 딴 영상)을 해봤습니다.
그런데 생각보다 너무 잘나오는 겁니다.

물론 약모,파인모 등등에서 리무브가 두각을 내보이긴 하지만서도
이렇게 디테일이 잘뽑히지는 않았습니다.

더군다나 어제부터 디센싱 스탯을 좀 더 세밀화해서
연구하다가 "이건 대입해봐야겠네" 라고 생각되는
옵션을 적용해 더욱 더 놀라운 결과를 낳았다는게
저로서도 새삼스레 어메이징하게 느껴지네요^^

세부 디테일을 최대한 살려내면서 주변부의 울렁임 및 튀는 피크를
최소화 시키려고 노력했습니다.
그래서 성기 주변에 형상의 일그러짐이 좀 더 자연스럽게
처리되지 않았나도 싶더군요.

제가 판단할땐 너무 잘나와서 여러분들에게도 보여드리고자
이렇게 들고왔습니다.

한번 보시고 더 냉철한 평가 부탁드려보겠습니다.^^

오늘도 즐거운 휴일의 마지막을 보람차게 보내시기 바라면서
오늘또한 감사드립니다.

PS)추천과 응원의 댓글이 많으면 많을수록 해당 본편을
작업하여 공유드리는 일정은 더욱 더 빨라질듯하네요^^

★게시된 클립영상의 재생 비트율은 3Mbps 입니다. (일반적으로 화질을 말함)
원본 샘플 영상의 재생 비트율은 16Mbps으로 무려 6배 차이가 나는 화질다운이니
이점 감안해서 시청해주시기 바라겠습니다. (원본 영상은 화질이 어마어마합니다.^^)

동영상 재생에는 이 게시판의 첨부파일 이용 권한이 필요합니다.

25 Comments

36 달맞이꽃망울게시물검색 코멘트검색 전체게시물 2025.08.24 13:58

아우.... 헬게이트님의 이런 작업들은 무조건 응원하고 지지하고 존버합니다 ㅎㅎ 좋은 주말 보내시고 리무브결과물 나올때까지 존버하겠습니다

60 daae게시물검색 코멘트검색 전체게시물 2025.08.24 14:06

항상 공드린 작업물을 공유해주셔서 감사합니다.

56 zxion70게시물검색 코멘트검색 전체게시물 2025.08.24 15:51

Mr. Hellgate, I think i am in love with you lol.

61 천흔게시물검색 코멘트검색 전체게시물 2025.08.24 18:23

이질감이 전혀 안 느껴질정도록 아주 잘 나온거 같습니다!!!

51 Apdula게시물검색 코멘트검색 전체게시물 2025.08.24 19:15

감사합니다. 모에작품더많이 보고싶네요

17 Zackie92게시물검색 코멘트검색 전체게시물 2025.08.24 21:28

헬게이트님은 항상 응원합니다...

31 핑크좌지게시물검색 코멘트검색 전체게시물 2025.08.24 23:18

와... 항상감사합니다. 거의 노모인데요..

11 jay1945게시물검색 코멘트검색 전체게시물 2025.08.24 23:22

대단하십니다. 최고!

21 안졸리나졸리쥐게시물검색 코멘트검색 전체게시물 2025.08.25 00:18

이런건 당연 추천드려야죠. 역시 이런 작품 만드시는 노고에 박수를 보내드립니다.^^

66 야동부장73게시물검색 코멘트검색 전체게시물 2025.08.25 01:12

가지고 있는건데 모파작이라니 감사합니다.

43 영퐝이다게시물검색 코멘트검색 전체게시물 2025.08.25 01:16

대단합니다..도전정신

60 edragon게시물검색 코멘트검색 전체게시물 2025.08.25 06:23

좋습니다 좋아요 굿입니다

57 호진이게시물검색 코멘트검색 전체게시물 2025.08.25 08:01

아주 좋네요. 꼭 작업해서 공유 부탁드려요.

235 애미야국이짜다게시물검색 코멘트검색 전체게시물 2025.08.25 08:02

헬게이트님 리무브
FC2PPV-4744486 사자나미아야 & 카츠키모에 콜라보~!!!
정말 감사합니다

34 날라게시물검색 코멘트검색 전체게시물 2025.08.25 11:31

이야 퀄리티 미쳤네요! 감사합니다!!

25 기준디준게시물검색 코멘트검색 전체게시물 2025.08.25 11:46

형님.. 늘 감사합니당..! 복 많이 받으십시오

59 로망청년게시물검색 코멘트검색 전체게시물 2025.08.27 01:17

말안해줬으면 리무브가아니라 무수정인줄 ㄷㄷ

47 혈안게시물검색 코멘트검색 전체게시물 2025.08.27 16:24

헬게이트님께 질문 있습니다.
AI모자이크 수정의 경우, 무수정 데이터가 있으면 그걸로 보정 데이터 값에 더 정밀한 계산값을 준다는 말을 들은 적 있는데 혹시 유출작에서 데이터를 뽑아서 적용시키시나요?

66 Hellgate게시물검색 코멘트검색 전체게시물 (작성자) 2025.08.27 18:21

음.. 조급 복잡할수도 있는데 예전에 정리해논걸 대입해 말씀드린다면 정확히는 복원개념보단 학습에 의한 추론 및 생성에 가깝다고 말쓰드리겠습니다. 아래 내용을 참고해주세요.그리고 유출작에서 데이터를 뽑아쓰는건 아닙니다.
1. 모자이크 디센싱의 정의
•모자이크 처리란 원본 영상의 일정 영역을 블록 단위(예: 8×8, 16×16 픽셀) 평균화해서 세부 정보를 완전히 버리는 방식입니다.
•따라서 이 과정을 역으로 “원본을 복구”하는 것은 정보이론적으로 불가능합니다. (사라진 데이터는 수학적으로 되돌릴 수 없음)
•모자이크 디센싱은 학술적으로는 “손실된 디테일을 복원하는 게 아니라, 딥러닝 모델을 사용해 원본에 가까워 보이는 디테일을 추정/생성하는 과정”이라고 정의할 수 있습니다.

2. 모델링 접근 방식
모자이크 제거용 딥러닝/영상처리 모델은 주로 두 가지 카테고리로 나뉩니다:
???? (A) Super-Resolution 기반 접근
•아이디어: 모자이크는 사실상 “초저해상도 → 업샘플링”과 같음.
•따라서 Super-Resolution(SR) 기법을 적용하면, 블록화된 모자이크 영역을 자연스러운 고해상도 디테일로 추정 복원 가능.
•사용되는 대표적 모델:
•ESRGAN (Enhanced SRGAN)
•Real-ESRGAN
•BasicVSR / BasicVSR++
•SwinIR, EDSR, RCAN 등

???? (B) Inpainting / Generative 복원 접근
•아이디어: 모자이크 영역을 “손실된 마스크 영역”으로 간주하고, 주변 정보 + 사전 학습된 데이터셋을 기반으로 자연스럽게 새로운 내용 생성.
•사용되는 대표적 모델:
•Context Encoder, DeepFill v2
•StyleGAN 기반 인페인팅
•Latent Diffusion (예: Stable Diffusion inpainting)

3. 모델 학습 정의
모자이크 디센싱 모델을 학습시키려면:
1.데이터셋 준비
•원본 깨끗한 영상/이미지 + 모자이크 처리된 쌍(pair)을 생성
•모자이크 크기/형태(8px, 16px, 랜덤 블록 등)를 다양하게 합성 → 일반화 성능↑
2.손실 함수(loss) 정의
•기본: L1/L2 픽셀 손실 (원본 vs 복원 결과)
•Perceptual Loss (VGG feature space)
•Adversarial Loss (GAN discriminator → “진짜 같은 디테일”)
•TV Loss / Smoothness (블록 경계 억제)
3.모델 구조
•U-Net, ESRGAN 구조, Vision Transformer 기반, Diffusion 기반 등 다양
4.출력
•단순 SR → 깨끗한 업스케일 영상
•GAN/인페인팅 → 사실감 있는 텍스처 생성

4. 결과의 특성
•복원이라기보단 생성: 원본과 1:1 일치 불가능, 대신 “사람이 보기에 자연스럽다” 수준 목표.
•모자이크 크기 작을수록: 학습된 모델이 원본과 더 비슷하게 추정 가능.
•크기 클수록: 사실상 “AI 창작”에 가까워짐 (디테일 추측).

5. 실제 구현 예
•JavPlayer + Vulcan: 기존 모자이크 영역을 segmentation → 작은 블록화 → BasicVSR/ESRGAN류 모델로 복원
•연구논문 사례
•“Face De-Mosaicking with GANs” → 얼굴 영역에 특화된 SR+GAN 조합
•“Deep Image Prior for De-Censoring” → 노이즈 기반 최적화로 자연 복원

★정리
모자이크 디센싱은 “잃어버린 원본 복원”이 아니라, Super-Resolution + Inpainting/GAN 생성을 통해 “그럴듯한 대체 디테일”을 만들어내는 문제입니다.
즉, 정의상 **복원(reconstruction)**이 아니라 **추정(estimation) 또는 생성(generation)**에 가깝습니다.

2. 모델링 접근 방식
모자이크 제거용 딥러닝/영상처리 모델은 주로 두 가지 카테고리로 나뉩니다:
???? (A) Super-Resolution 기반 접근
•아이디어: 모자이크는 사실상 “초저해상도 → 업샘플링”과 같음.
•따라서 Super-Resolution(SR) 기법을 적용하면, 블록화된 모자이크 영역을 자연스러운 고해상도 디테일로 추정 복원 가능.
•사용되는 대표적 모델:
•ESRGAN (Enhanced SRGAN)
•Real-ESRGAN
•BasicVSR / BasicVSR++
•SwinIR, EDSR, RCAN 등

???? (B) Inpainting / Generative 복원 접근
•아이디어: 모자이크 영역을 “손실된 마스크 영역”으로 간주하고, 주변 정보 + 사전 학습된 데이터셋을 기반으로 자연스럽게 새로운 내용 생성.
•사용되는 대표적 모델:
•Context Encoder, DeepFill v2
•StyleGAN 기반 인페인팅
•Latent Diffusion (예: Stable Diffusion inpainting)

3. 모델 학습 정의
모자이크 디센싱 모델을 학습시키려면:
1.데이터셋 준비
•원본 깨끗한 영상/이미지 + 모자이크 처리된 쌍(pair)을 생성
•모자이크 크기/형태(8px, 16px, 랜덤 블록 등)를 다양하게 합성 → 일반화 성능↑
2.손실 함수(loss) 정의
•기본: L1/L2 픽셀 손실 (원본 vs 복원 결과)
•Perceptual Loss (VGG feature space)
•Adversarial Loss (GAN discriminator → “진짜 같은 디테일”)
•TV Loss / Smoothness (블록 경계 억제)
3.모델 구조
•U-Net, ESRGAN 구조, Vision Transformer 기반, Diffusion 기반 등 다양
4.출력
•단순 SR → 깨끗한 업스케일 영상
•GAN/인페인팅 → 사실감 있는 텍스처 생성

4. 결과의 특성
•복원이라기보단 생성: 원본과 1:1 일치 불가능, 대신 “사람이 보기에 자연스럽다” 수준 목표.
•모자이크 크기 작을수록: 학습된 모델이 원본과 더 비슷하게 추정 가능.
•크기 클수록: 사실상 “AI 창작”에 가까워짐 (디테일 추측).

5. 실제 구현 예
•JavPlayer + Vulcan: 기존 모자이크 영역을 segmentation → 작은 블록화 → BasicVSR/ESRGAN류 모델로 복원
•연구논문 사례
•“Face De-Mosaicking with GANs” → 얼굴 영역에 특화된 SR+GAN 조합
•“Deep Image Prior for De-Censoring” → 노이즈 기반 최적화로 자연 복원

★정리
모자이크 디센싱은 “잃어버린 원본 복원”이 아니라, Super-Resolution + Inpainting/GAN 생성을 통해 “그럴듯한 대체 디테일”을 만들어내는 문제입니다.
즉, 정의상 **복원(reconstruction)**이 아니라 **추정(estimation) 또는 생성(generation)**에 가깝습니다.

47 혈안게시물검색 코멘트검색 전체게시물 2025.08.28 01:34

짧은 댓글에 깊이 있는 댓글 감사합니다.
추정에 의한 그럴듯한 생성에 가깝다는 뜻은 이해했습니다.
감사합니다.

Congratulation! You win the 34 Lucky Point!

11 맥형게시물검색 코멘트검색 전체게시물 2025.08.28 19:25

형님.. 늘 감사합니당..!

21 Ilililililiilil게시물검색 코멘트검색 전체게시물 2025.08.30 21:08

와드하고 갑니다 감사하비낟

33 돌고돌고돌고게시물검색 코멘트검색 전체게시물 2025.09.09 01:09

원본영상은 아직 작업이 덜된거예요? 아니면 이미 공유가 마감된거예요? 꼭보고싶은작품인데 한번씩들를때마다 클립만있는것같아서요

66 Hellgate게시물검색 코멘트검색 전체게시물 (작성자) 2025.09.09 05:43

파일쉐어게시판에 저번주 공유가 되었는데 파일쉐어게시판 이용을 안해보셨나봅니다.
그리고 질문의 뉘앙스가 작업 언제 끝나냐는 재촉의 느낌이 드는데,적어도 제작자한테 수고의 말씀 한마디라도 해주심이 어떨지요.
저는 여기에서 아무런 이득을 취하지 않으며 돌고님한테 판매하는 판매자또한 아닙니다.
여타 리무브와 다르게 제작 기간이 긴편이기에(평일은 작업을 못함) 다른 회원분들또한 이부분 알고 계시기에 느긋히 기다려주십니다.
내가 절실한 만큼 상대에 대한 배려와같은 따듯함이 절실했으면 하는 작은 바람입니다.
항상 노력하는 헬게이트가 되겠습니다.

Congratulation! You win the 68 Lucky Point!

33 돌고돌고돌고게시물검색 코멘트검색 전체게시물 2025.10.10 12:42

그런 의미는 절대 아니었는데 기분이 상하셨다면 죄송합니다.
헬게이트님의 리무브영상 퀄은 항상 감탄하면서 보고 있습니다. 무료로 고퀄의 자료를 공유해 주심에 항상 감사합니다. :)
파일쉐어게시판은 이용해본적이 없어서 그쪽에 공유되어있었는지 몰랐네요. 한번 이용해 보도록 하겠습니다.
항상 감사합니다.

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