영상에서 물체를 제거하는 방법 — 로컬, 클라우드 아님
동적 추적 제거는 움직이는 사람이나 차를 따라가고, 정적 물체 제거는 움직이지 않는 물체를 메워 지웁니다. 둘 다 내 영상에서 표시한 물체만 지웁니다.
짧은 답
동영상에서 물체를 지우려면 물체를 표시하고, 가려졌던 부분을 인페인팅 모델이 앞뒤 프레임을 참고해 다시 만들게 하세요. 움직이는 물체는 동적 추적 제거, 가만히 있는 물체는 정적 물체 제거를 씁니다. 결과는 그 뒤를 카메라가 찍었는지에 달려 있습니다. 군중, 반복되는 타일, 가는 막대는 여전히 어렵습니다. 로컬에서는 AI 오브젝트 제거를 쓰세요.


먼저 촬영한 샷에서 무엇을 없애고 싶은지부터 정하세요. 화면을 가로지르는 보행자, 자전거, 차량은 동적 작업입니다. 한 프레임에서 대상에 점을 찍으면 추적이 마스크를 따라가게 합니다. 쓰레기통, 세워 둔 표지판처럼 움직이지 않는 것은 정적 작업입니다. 그 영역을 지정하고, 채우기로 뒤에 있던 모습을 다시 만듭니다. 없애는 게 아니라 바꾸고 싶다면, 한 번 더 지우는 대신 물체 배경 교체를 쓰세요.
먼저 동적 또는 정적을 고르세요
- 프레임을 가로지르는 보행자, 자전거, 차 → 동적 추적 제거. 한 프레임에 점을 찍으면 트래커가 마스크를 이어 갑니다.
- 세워 둔 통, 표지, 고정된 잡동사니 → 정적 물체 제거. 영역을 표시하면 채움이 뒤쪽을 다시 만듭니다.
- 빠른 복구, 표준 복구, 고품질 복구는 같은 레일 위에 있습니다. 더 높은 단계는 그 표시에 더 많은 시간을 씁니다. 내보내기를 대기열에 넣기 전에 미리보세요.
표시는 푸티지 안의 물체 — 가리킬 수 있는 사람이나 소품이어야 합니다. 그 대상에 점을 찍고, 표시를 가로지르는 곳에서 무료 1초·3초·5초 미리보기를 보세요. 그 패스에서 채움이 버티면 GPU에서 내보내기를 대기열에 넣으세요.
채움이 빌릴 수 있는 것
- 채움이 그리는 것은 이웃 픽셀이 받칠 수 있는 질감이거나, 물체가 비킨 뒤 가까운 프레임이 실제로 보여 준 질감입니다
- 군중, 반복되는 타일, 얇은 막대는 여전히 어렵습니다. 마스크는 붙어도 채움이 안정적으로 빌려 올 부분이 없습니다
- 물체가 배경을 오래 가리는 구간은 짧게 가로지르는 구간보다 어렵습니다
샷 내내 누군가가 하나뿐인 간판 앞에 서 있다면, 가져다 쓸 깨끗한 부분이 없어서 채운 부분은 추측일 수밖에 없습니다. 1초, 3초, 5초 무료 미리보기에서는 피사체가 표시한 영역을 지나가는 구간을 보세요. 한 프레임만 보면 구멍이 메워진 것 같아도 다음 프레임에서 구멍이 번져 갈 수 있습니다. 번진다면 내보내기 전에 마스크를 다시 생성하거나 단계를 바꾸세요. 그 한 프레임을 전후 비교로 여기지 마세요.
방해물을 지우는 방법
- 맞는 모듈을 열고, 직접 찍은 클립을 가져옵니다
- 점으로 표시합니다. 마스크가 어긋나면 다시 만들고, 가장 나쁜 구간에서 1초·3초·5초를 미리 봅니다
- 대상이 표시를 가로지르는 동안 채움이 버틸 때만 이 기기에서 내보냅니다
내보내기, 변환, 파일 복구, 링크에서 파일 다운로드에는 로그인과 유료 플랜이 필요합니다. 판단할 것은 한 프레임이 아니라 움직임입니다. 표시한 부분 뒤의 배경이 그 샷에 한 번도 나오지 않았다면, 더 높은 품질 단계를 써도 가져올 수 있는 화면이 늘어나지 않습니다. 지우기는 내 컴퓨터에서 처리되며 클립을 업로드할 필요가 없습니다.
모듈을 바꿀 때
물체가 멈춘 것처럼 보이기만 한다면 모듈을 바꾸세요. 몇 걸음 굴러가는 차는 동적이고, 구석에 계속 있는 표지판은 정적입니다. 세워 둔 쓰레기통을 추적하거나 걸어가는 사람을 한 프레임에서만 지정하면, 마스크가 대상을 놓치고 채우기가 지키려던 배경까지 번지게 합니다. 마스크가 미끄러지면 단계를 바꾸기 전에 다시 생성하고, 같은 구간을 다시 미리보기하세요. 없앨 물체가 여러 개라면 각각 별도 작업으로 표시하고, 지나가는 구간마다 미리보기하세요. 군중은 다루기 쉬운 보행자를 쌓아 놓은 것이 아닙니다. 빽빽한 겹침과 가는 막대는 어느 모듈에서도 어렵습니다. 모듈은 물체 종류가 아니라 움직임으로 고르세요.
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자주 묻는 질문
지나가는 사람을 지울 수 있나요?
네, 동적 추적 제거로 할 수 있으며 앱에는 실험적 기능으로 표시되어 있습니다. 사람을 표시하고 지나간 자리의 채움을 미리 본 뒤, 괜찮으면 내보내세요. 빽빽한 군중과 긴 가림에서는 여전히 실패할 수 있고, 카메라가 기록하지 않은 배경을 지어낼 수는 없습니다.
참고 자료
- Kim et al. (2019), Deep Video Inpainting (2026-10-11 확인)
- Xu et al. (2019), Deep Flow-Guided Video Inpainting (2026-10-11 확인)


