AI 스타트업 페인(Feyn)이 이미지 배경 제거를 위한 최첨단 AI 모델 '페이노BG(FeyNoBg)'를 발표했습니다. 이 모델은 복잡한 이미지에서도 전경과 배경을 정교하게 분리하고, 머리카락처럼 섬세한 경계선까지 정확하게 처리하는 '이미지 매팅(image matting)' 기술을 통합하여 기존 모델들의 한계를 뛰어넘었습니다. 페이노BG는 8가지 주요 벤치마크 중 4개에서 최고 성능을 기록하며, 나머지 벤치마크에서도 선두 모델과 2% 이내의 근소한 차이를 보여주며 그 기술력을 입증했습니다.
페이노BG의 핵심은 기존 바이레프넷(BiRefNet) 아키텍처를 확장하고, 다양하고 풍부한 학습 데이터를 활용한 데 있습니다. 연구팀은 모델의 '특징 추출기(feature extractor)' 중 세 번째 단계를 18개 블록에서 24개 블록으로 늘려, 모델이 이미지 전체를 이해하면서도 세밀한 공간 정보를 유지하도록 했습니다. 또한, 마스크팩토리(MaskFactory), S3OD 등 10가지 데이터셋에서 총 26.1K(2만 6천1백)개의 이미지를 모아 모델을 훈련시켰습니다. 이 데이터셋은 고해상도 이미지, 복잡한 장면, 인물, 애니메이션 등 다양한 시나리오를 포함하여 모델이 실제 환경에서 뛰어난 일반화 성능을 발휘하도록 돕습니다. 특히, 각 데이터셋의 크기를 4,000개 이미지로 제한하고 '알파 매트(alpha matte)'와 '전경 마스크(foreground mask)' 같은 다양한 주석(annotation) 형식을 통일하여 훈련의 균형을 맞췄습니다.
페이노BG의 출시는 이미지 편집, 콘텐츠 제작, 전자상거래 등 다양한 분야에 큰 영향을 미 미칠 것으로 예상됩니다. 특히, 고품질의 배경 제거는 제품 사진, 마케팅 자료, 소셜 미디어 콘텐츠 제작에 필수적이며, 이 모델은 수작업에 드는 시간과 비용을 크게 절감할 수 있습니다. 또한, 페인은 모델과 함께 훈련 라이브러리 '노BG(NoBg)'를 오픈 소스로 공개하여 개발자들이 자신만의 맞춤형 배경 제거 모델을 만들거나 기존 모델을 개선할 수 있는 기회를 제공합니다. 이는 AI 기술의 접근성을 높이고, 더 많은 혁신을 촉진할 수 있는 중요한 발판이 될 것입니다.