한 필름 사진 애호가가 35mm 필름 스캔 및 후처리 과정의 비효율성을 해결하기 위해 인공지능(AI) 기반 자동화 파이프라인을 구축한 경험을 공유했습니다. 기존에는 필름 현상 후 네거티브를 스캔하고, 일일이 색상을 반전하며 먼지를 제거하는 등 롤당 평균 4시간이 소요되는 고된 작업이었습니다. 이 작가는 이 과정을 효율화하고자 AI의 도움을 받기로 결정했습니다.
초기 시도에서는 AI 모델인 클로드(Claude)에게 스캐너 제어 및 이미지 처리 전반을 맡기려 했으나, 스캐너의 X/Y 스캔 방향을 반대로 인식하여 하드웨어 손상을 일으킬 뻔하는 등 큰 시행착오를 겪었습니다. 이 경험을 통해 작가는 물리적인 스캔 작업은 기존에 사용하던 VueScan 소프트웨어를 통해 직접 수행하고, 그 이후의 디지털 처리 과정에 AI를 활용하는 방향으로 전략을 수정했습니다. 이렇게 스캔된 네거티브 이미지는 파이썬(Python)의 넘파이(Numpy) 루틴을 통해 색상 반전 및 롤 전체의 색상 일관성을 유지하며 보정됩니다. 특히, 필름의 빈 선행 슬롯을 참조하여 색상 보정 가중치를 결정하는 방식은 수동 작업 시 어려웠던 일관성 문제를 해결했습니다.
색상 보정 이후에는 AI 모델이 이미지 분석을 통해 먼지를 감지하고 제거하는 작업을 수행합니다. 단순히 밝은 점을 먼지로 인식하는 오류를 줄이기 위해 주변 맥락을 고려하여 먼지를 식별하고, 라마(LaMa)와 같은 인페인팅(inpainting) 모델을 활용해 자연스럽게 채워 넣습니다. 이러한 AI 기반 자동화는 필름 사진의 고유한 감성을 유지하면서도, 반복적이고 시간 소모적인 후처리 작업을 혁신적으로 단축시켜 필름 사진가들이 촬영 자체에 더 집중할 수 있도록 돕는 중요한 의미를 가집니다. 이는 개인 암실(darkroom) 작업의 디지털 전환을 가속화하는 사례로 평가할 수 있습니다.