이미지 뒤 텍스트

사진에서 피사체를 오려내고 그 사이로 글자를 밀어 넣어, 인물이나 반려동물, 제품 뒤로 단어가 일부 가려지게 만듭니다. 모든 처리가 사용자의 기기에서 이루어집니다.

이미지 뒤 텍스트 도구가 하는 일

이 도구는 인기 있는 '피사체 뒤 텍스트' 효과를 캔버스 한 장에 세 겹의 레이어를 쌓아 만듭니다. 첫 번째 레이어는 손대지 않은 원본 사진입니다. 두 번째 레이어는 텍스트입니다. 세 번째 레이어는 투명 PNG로 저장된 주요 피사체의 오려낸 조각으로, 첫 번째 레이어와 똑같은 좌표 위에 픽셀 단위로 그려집니다. 맨 위 레이어가 무언가를 남긴 자리마다 사진에 원래 있던 바로 그 픽셀을 담고 있기 때문에, 피사체는 글자 앞에 서 있는 것처럼 보이고 나머지 장면은 글자 뒤에 남습니다. 지워지거나 마스킹되는 것은 없으며, 착시는 전적으로 그리는 순서에서 나옵니다. 오려내기는 사용자의 컴퓨터에서 onnxruntime-web으로 실행되는 ISNet 주요 객체 세그멘테이션 모델이 담당합니다. 모델 가중치는 약 40MB이고 한 번만 내려받으며, 이후에는 브라우저가 캐시에서 제공합니다. 업로드 단계도, 계정도, 대기열도, 이미지당 비용도 없기 때문에 이 페이지에는 워터마크나 사용 횟수 제한이 없습니다. 모델이 마스크를 돌려주면 두 번째 처리가 마스크 경계를 1픽셀 깎아내고, 반투명한 경계 픽셀에 남은 배경색을 분리해 냅니다. 이 단계는 단순한 배경 제거보다 여기서 더 중요합니다. 피사체가 텍스트 위에 놓이므로, 예전 배경색이 묻어 있는 경계 픽셀은 글자를 가로지르는 색 테두리처럼 보이기 때문입니다. 이 합성에서는 1픽셀을 깎아내도 손해가 없는데, 그 아래 있는 픽셀이 첫 번째 레이어의 손대지 않은 사진에서 온 동일한 픽셀이기 때문입니다. 긴 변이 2560픽셀을 넘는 이미지는 먼저 그 크기로 축소됩니다. 경계 정리가 이웃 픽셀까지 살피는 픽셀 단위 처리라, 2400만 화소 휴대폰 사진이라면 브라우저가 여러 초 동안 멈춰 버리기 때문입니다. 내보내기는 항상 PNG입니다. 텍스트의 부분 불투명도와 피사체의 부드러운 경계를 온전히 유지하기 위해서입니다.

피사체 뒤에 텍스트를 넣고 싶어지는 순간

이 효과는 제목이 사진과 자리를 나눠 써야 하는데 어느 쪽도 손해 보게 하고 싶지 않을 때 제값을 합니다. 이미지 위에 평평하게 얹은 헤드라인은 언제나 갖다 붙인 것처럼 보입니다. 대신 피사체가 글자와 겹치게 하면 나중에 덧붙인 것이 아니라 의도된 디자인처럼 읽히는 깊이감이 생기고, 디자이너나 구독 없이도 그렇게 됩니다. 가장 흔한 용도는 인물 포스터나 프로필 배너로, 이름이나 한 단어가 사람의 어깨와 머리 뒤에 놓입니다. 제품 사진에서도 마찬가지로 잘 어울려서, 브랜드 이름이나 가격을 물건 뒤로 지나가게 하면 물건이 계속 주인공으로 남습니다. 이 스타일이 퍼진 곳은 소셜 플랫폼입니다. 영상 썸네일, 스토리와 릴 커버, 채널 아트에서 잘 통하는데, 작은 타일 크기로 줄여도 자막 바보다 훨씬 잘 버티기 때문입니다. 팟캐스트 커버 아트, 행사 전단, 헬스와 스포츠 그래픽, 앨범풍 목업도 모두 같은 방식을 씁니다. 레이아웃 문제에 대한 현실적인 해법이기도 합니다. 사진의 배경이 복잡해서 텍스트를 얹을 깨끗한 자리가 없을 때, 텍스트의 일부를 피사체 뒤로 숨기면 시선이 머물 기준점이 생기고 어수선함이 구성의 일부가 됩니다. 모든 처리가 로컬에서 이루어지므로, 애초에 외부 서비스에 넘기고 싶지 않은 아이나 고객, 미공개 제품 사진에도 안심하고 쓸 수 있습니다.

사진 위에 평평하게 얹힌 자막 대신 포스터나 썸네일에 진짜 깊이감 주기
복잡한 배경에서도 피사체가 기준점이 되어 이름이나 헤드라인의 가독성 유지
모델이 사용자의 기기에서 실행되므로 업로드 없이 사적인 사진 다루기
실시간 미리보기로 자유롭게 시도한 뒤 워터마크도 가입도 없는 깨끗한 PNG로 내보내기

이미지 뒤에 텍스트를 넣는 방법

네 단계이고, 시간이 실제로 걸리는 것은 첫 단계뿐입니다. 오려내기 이후에는 모든 변경이 즉시 다시 그려지므로 내보내기 전에 문구와 배치를 얼마든지 실험해 볼 수 있습니다.

1

인물이나 반려동물, 단일 제품처럼 뚜렷한 전경 피사체가 하나 있는 사진을 업로드합니다. 텍스트가 놓일 자리가 있도록 피사체 주변에 여백을 남겨 두세요.

2

피사체 오려내기를 누릅니다. 첫 실행에서는 약 40MB의 세그멘테이션 모델을 내려받고, 이후에는 곧바로 추론으로 넘어갑니다.

3

텍스트를 입력한 뒤 글꼴, 굵기, 색상, 크기, 회전, 자간, 불투명도를 설정합니다. 미리보기에서 직접 끌어 텍스트를 옮기거나 위치 슬라이더로 미세하게 조정하세요.

4

합성해서 PNG로 내보내기를 누릅니다. 세 레이어가 작업 해상도 그대로 한 장으로 합쳐지고 미리보기 아래에 다운로드가 나타납니다.

자주 묻는 질문

아닙니다. 세그멘테이션 모델은 브라우저로 내려받아 onnxruntime-web을 통해 그곳에서 실행되고, 세 레이어도 같은 페이지의 캔버스에서 합성됩니다. 사진은 기기를 벗어나지 않으며, 첫 실행에서 이미지를 어딘가로 빠르게 보내는 대신 약 40MB의 모델 가중치를 가져오느라 잠시 멈추는 이유도 그래서입니다.
첫 실행에서는 무엇이든 하기 전에 약 40MB인 ISNet 모델을 내려받아야 합니다. 일반적인 회선에서 보통 10~30초입니다. 그다음 브라우저가 파일을 캐시하므로 이후 이미지는 곧바로 추론으로 넘어가며, 하드웨어에 따라 대개 몇 초면 끝납니다.
이 모델은 두드러진 전경 객체 하나를 찾도록 학습되었습니다. 실행이 끝나면 도구가 오려낸 결과가 실제로 화면의 얼마를 차지하는지 측정합니다. 1퍼센트 아래면 실패로 보고 거부하는데, 텍스트가 그냥 사진 전체 위에 평평하게 얹힌 이미지를 주면서 성공한 척하지 않기 위해서입니다. 풍경, 군중, 플랫레이 사진, 스크린샷은 지배적인 피사체가 하나로 정해지지 않아 대개 이 검사를 통과하지 못합니다.
오려낸 결과가 화면의 97퍼센트를 넘게 차지하면 피사체 레이어가 텍스트를 완전히 덮어, 내보낸 결과가 입력과 똑같아 보이게 됩니다. 이것이 또 하나의 조용한 실패 사례이므로, 도구가 멈추고 피사체 주변에 여백이 보이는 사진을 요청합니다.
주요 객체 세그멘테이션은 부드러운 알파 마스크를 만들어 내는데, 가는 머리카락, 털, 모션 블러, 베일, 유리나 물 같은 투명한 물체는 찾아낼 깔끔한 경계 자체가 없습니다. 이 도구는 마스크를 1픽셀 깎고 반투명한 경계 픽셀에서 남은 배경색을 분리해 내므로, 그렇지 않았다면 글자 위로 보였을 색 테두리는 대부분 사라집니다. 다만 마스크가 애초에 담지 못한 디테일을 만들어 낼 수는 없습니다. 윤곽이 또렷한 피사체가 가장 좋은 결과를 냅니다.
긴 변이 2560픽셀을 넘는 이미지는 처리 전에 그 한계로 축소됩니다. 경계 정리는 각 픽셀의 이웃까지 살피는 픽셀 단위 처리라, 2400만 화소 사진에서는 탭이 한참 멈추고 전체 화면 크기의 버퍼를 여러 개 할당하게 됩니다. 이런 일이 생기면 미리보기가 원본 크기와 작업 크기를 알려 줍니다. 2560픽셀은 썸네일과 소셜 게시물, 화면 크기의 포스터에 충분하고도 남습니다.
현재는 불가능합니다. 글꼴 목록은 일반적인 운영체제에 기본 포함된 서체로 제한되어 있습니다. 내보내기가 캔버스 텍스트 API로 그려지는데, 아직 로딩이 끝나지 않은 웹폰트는 조용히 다른 서체로 대체되어 미리보기에서 본 것과 다른 PNG가 내려받아지기 때문입니다. 특정 서체가 필요하다면 여기서 합성한 PNG를 내보낸 뒤 직접 쓰는 편집기에서 글자를 얹으세요.
텍스트 레이어는 부분 불투명도를 지원하고 피사체 오려내기에는 부드럽고 반쯤 투명한 경계가 있습니다. JPEG는 이 둘을 모두 평탄화해야 하고, 하필 글자와 피사체 사이의 대비가 강한 경계를 따라 압축 아티팩트를 더하게 됩니다. 그 경계야말로 이 효과 전체가 기대고 있는 부분입니다. PNG는 그 겹침을 깨끗하게 유지합니다.

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