아버지는 2022년 봄에 돌아가셨습니다. 췌장암이었고, 진단부터 열한 주였습니다. 사진 찍히는 걸 몹시 싫어하던 조용한 분이셨기에, 장례식 안내 책자에 쓸 사진을 고르려고 가족이 모여 앉았을 때 지난 십 년간 그분의 사진은 고작 열다섯 장 정도밖에 없었습니다. 초점이 맞은 건 두 장. 그 어느 것도 그분 같지 않았습니다.
결국 우리가 쓴 사진은 2018년 어느 결혼식에서 찍힌 것이었습니다. 카메라 바깥의 무언가를 — 아마 지나가던 아이였을 겁니다 — 바라보고 계셨고, 표정은 두 표정 사이에 어정쩡하게 멈춰 있었습니다. 그날 밤 어머니는 말씀하셨습니다. "이건 그 사람이 아니야." 맞는 말이었지만, 그게 우리가 가진 최선이었습니다.
이후 열여덟 달 동안 저는 정체성 보존 디퓨전 모델이 어떻게 작동하는지 익혔습니다 — 처음엔 InstantID, 다음엔 PuLID, 그다음엔 초기 Flux-Kontext 계열이었습니다. 직업적인 이유가 있었습니다. DuoPortrait를 만들고 있었으니까요. 그리고 사적인 이유도 있었습니다. 저는 아버지의 좋은 사진 한 장을, 제가 기억하는 모습 그대로 — 비록 그 어떤 카메라도 그 표정을 담은 적 없을지라도 — 만들고 싶었습니다.
이것은 그 일을 조심스럽게 해내는 법에 관해 제가 배운 것들입니다. 이제 거의 매주 이런 질문이 제 받은편지함에 도착하고, "세상을 떠난 사랑하는 이의 AI 복원"에 관해 온라인에 쓰인 대부분의 글은 기술적으로 틀렸거나 감정적으로 무신경하기 때문에 이 글을 씁니다.
먼저, 아무도 쓰지 않는 부분
픽셀 이야기를 하기 전에, 제발 이 일을 시작하기 전에 잠시 멈춰 주세요.
떠나간 이의 사진에는 특별한 무게가 있습니다. 그것은 세상의 나머지 사람들이 알아보는, 남겨진 몇 안 되는 흔적 중 하나입니다. 그 사람의 새로운 이미지를 만든다면 — 아무리 아름답고 진실하게 느껴지는 이미지라 해도 — 당신은 어제까지 그곳에 없던 얼굴 하나를 가족의 기록에 들여놓는 것입니다. 가족 중 누군가는 이것에서 위안을 얻을 것입니다. 누군가는 혼란스러워할 것입니다. 그리고 몇몇은, 몇 달이 지나도 말로 설명할 수 없는 방식으로 고통스러워할지도 모릅니다.
저는 아버지의 사진을 만들고 어머니께 보여드리기까지 두 주를 기다렸습니다. 보여드렸을 때 어머니는 우셨고, 그러고 나서 말씀하셨습니다. "고맙다. 더는 만들지 마라." 저는 더 만들지 않았습니다.
이것이 이제 제가 부탁하는 친구들에게 들려주는 규칙입니다. 한 장만 만드세요, 연작이 아니라. 그 사람이 어떤 사람이었는지를 기리는 한순간을 담은, 신중하게 고른 단 한 장의 이미지. 슬라이드쇼도, 환상의 삶도 아닙니다. 슬픔에는 더 많은 재료가 필요하지 않습니다. 머무를 수 있는 잘 찍힌 정지 화면 한 장이면 됩니다.
특정 가족 구성원이 이것이 존재하기를 원할지 조금이라도 의심이 든다면 — 전화를 걸어 물어보세요. 누군가가 애도하고 있는 사람의 얼굴로 그들을 놀라게 하지 마세요.
미국심리학회의 애도에서의 지속적 유대에 관한 안내는 특히 상실이 최근의 일이라면 시작하기 전에 읽어볼 가치가 있습니다.
기술적인 부분
사람들이 "AI 사진 복원"이라고 말할 때 흔히 의미하는 것은 세 가지가 다릅니다:
- 기존의 손상된 사진을 수리하기. 긁힘, 바램, 낮은 해상도.
- 작거나 저화질의 파일로만 남은 사진을 재현하기. 2003년의 480×640 JPEG.
- 한 번도 촬영된 적 없는 장면 속 그 사람의 새 사진을 생성하기. 그분이 돌아가신 뒤 태어난 손주를 안고 있는 조부모.
각각은 윤리적으로도 기술적으로도 무게가 다릅니다. 순서대로 짚어 보겠습니다.
1. 손상된 원본 수리하기
이것이 가장 쉽고 도덕적으로 가장 덜 복잡합니다. 사진은 이미 존재하고, 당신은 긁힘과 먼지, 색 변화, 유제 손상을 제거할 뿐입니다. 그 사람의 얼굴은 바뀌지 않습니다.
현대의 오픈소스 복원 기술은 대부분의 경우 전문 서비스가 필요 없을 만큼 충분히 좋습니다. GFPGAN과 Real-ESRGAN은 가족 앨범 작업의 90%를 깔끔하게 처리합니다. 스캔본을 올리면 모델이 손상을 제거하고 얼굴을 선명하게 다듬어, 같은 사람을 더 높은 충실도로 되돌려 줍니다.
여기서의 규율은 이것입니다. 한 번만 복원하고, 원본은 따로 보관하라. 반복적으로 사진을 "개선"하지 마세요. 첫 복원은 대개 충실합니다. 세 번째쯤 되면 그 사람이라기보다 모델이 생각하는 그 사람처럼 느껴지기 시작합니다.
2. 아주 작거나 저화질인 파일로부터 재현하기
여기서부터 섬세해집니다. 누군가의 유일한 사진이 320×240 JPEG라면, 정체성 보존 모델은 그를 "닮아 보이는" 2048×2048 버전을 그럴듯하게 생성할 수 있습니다. 하지만 모델은 그 어떤 카메라에도 기록된 적 없는 픽셀을 지어내고 있으며, 그 지어낸 픽셀들은 그의 피부, 머리카락, 눈동자 색이 어땠을지에 대한 추측입니다.
제가 쓰는 규칙은 이렇습니다. 제가 작업할 가장 작은 소스 파일은 두 눈, 입꼬리, 코의 윤곽선이 또렷이 보이는 파일입니다. 소스가 너무 저해상도여서 모델이 눈의 형태를 추측하고 있다면, 당신은 그 사람을 복원하는 게 아니라 모델이 그가 누구였는지를 결정하도록 내버려 두는 것입니다. 그것이 한계선입니다.
색은 조심해야 할 또 다른 지점입니다. 소스가 세월 탓에 심하게 누렇거나 청록빛으로 치우쳐 있다면, 같은 시대의 참고 사진을 기준으로 먼저 수동으로 색을 보정하세요. 1978년 인화물을 모델이 혼자 "화이트 밸런스" 잡게 두지 마세요. 피부색을 틀리게 추측할 것이고, 한번 보면 그 인상을 떨칠 수 없게 됩니다.
3. 새 사진 생성하기
사람들이 "세상을 떠난 이의 AI 복원"이라고 말할 때 실제로 원하는 것은 대부분 이것입니다. 엄밀히는 복원이 아니라 생성이지요. 한 번도 촬영된 적 없는 장면 속 그 사람의 새 이미지 — 그분이 살아 보지 못한 결혼식에서, 떠난 뒤 태어난 손주를 안고, 한 번도 가보지 못한 집의 현관에서.
힘겹게 얻은 몇 가지 원칙:
- 환상이 아니라 한순간을 고르세요. "토요일 아침 커피를 든 아빠"는 정직한 무언가를 만들어 냅니다. "천국에서 증손주를 만나는 아빠"는 모델이 어딘가 어긋난 방식으로 렌더링하는 무언가를 만들어 냅니다. 두 번째 프롬프트에는 모델이 참조할 정직한 근거가 없기 때문입니다.
- 가장 멋진 참고 사진이 아니라 당신이 가진 가장 좋은 참고 사진을 쓰세요. 모델은 자신이 본 것을 보존합니다. 참고 사진 속 인물이 긴장했거나 아파 보인다면, 결과물도 그것을 담아냅니다. 그 사람이 컨디션 좋은 날의 자기 자신처럼 보이는 참고 사진을 고르세요.
- 그가 실제로 좋아했던 시간대에 생성하세요. 아버지는 아침형 인간이셨습니다. 제가 간직한 그분의 버전은 아침 빛 속에 있습니다. 황혼의 골든아워 빛으로 그분을 밀어 넣었다면 기술적으로는 아름답지만 감정적으로는 틀린 버전이 나왔을 겁니다.
- 그의 옷은 그의 옷이어야 합니다. 그가 실제로 입던 셔츠를 묘사하세요. 평범한 린넨 정장 차림으로 렌더링된 할아버지는 다른 사람입니다. 주말에 입던 부드러운 플란넬을 걸친 할아버지가 바로 그분입니다.
2026년 현재 제가 이 작업에서 가장 신뢰하는 모델은 InstantID + Flux-Kontext 조합입니다. 낮은 참고 해상도에서도 얼굴 기하 구조를 강하게 보존하고, 일부 초기 모델들처럼 피부 질감을 과하게 매끄럽게 만들지 않습니다. (매끈한 피부는 가족들에게 거의 즉시 "AI"로 읽힙니다 — 모공과 잔주름이야말로 얼굴을 진짜로 읽히게 하는 것입니다.)
사진을 만든 뒤 할 일
한 부만 인화하세요. 뒷면에 날짜를 적으세요. 소스 파일은 원본 참고 사진과 함께 보관하세요. 누가 볼지 생각하지 않고 공개적으로 게시하지 마세요 — 형제자매의 슬픔은 그들의 것이고, 공개 Facebook 게시물은 그들이 부모의 얼굴을 다시 마주하고 싶었던 방식이 아닐 수 있습니다.
저는 아버지의 초상을 책장 위 2018년 결혼식 사진 옆 작은 액자에 둡니다. 액자는 똑같습니다. 결혼식 사진은 여전히 사람들이 방에 들어왔을 때 가장 먼저 알아보는 사진입니다. 장례식 안내 책자에서 기억하는 사진이기 때문이죠. 새 사진은 저를 위한 것입니다.
시도해 보고 싶다면
DuoPortrait에는 바로 이 용도를 위해 설계된 추모 모드가 있습니다. 인터페이스는 일반 흐름보다 조용합니다 — 이모지도, 느낌표도 없고, 문구의 호흡도 느립니다. 그 사람의 참고 사진 한 장을 올리고, 장면을 고르면, 인화 해상도의 단 한 장 이미지를 받습니다. 첫 사진은 무료입니다. 소스 파일은 7일 후 삭제됩니다. 사진은 어떤 모델의 학습에도 결코 사용되지 않습니다.
저는 이 모드를 만들었습니다. 일반적인 "AI 화보" 톤이 사람들이 실제로 이 도구를 쓰던 용도에 어울리지 않았기 때문입니다. 슬픔에는 더 느린 인터페이스가 마땅합니다.
슬픔과 그 안에서 이미지가 갖는 역할에 대해 더 읽고 싶다면, Modern Loss 에세이 모음집이 이 주제에 관해 제가 아는 가장 좋은 글입니다. 2022년에 제가 읽은 책이기도 합니다.
스스로를 잘 돌보세요. 사진을 만든다면, 한 장만 만드세요.
Mia Tanaka는 초상 사진가이자 비주얼 AI 디자이너입니다. 사진과 상실에 관한 자신의 가족 경험 이후 DuoPortrait를 설립했습니다.
