The same source image before and after applying 성숙 피부.
성숙 피부 applied to the same source image
Original source image before 성숙 피부

성숙한 피부 — 모든 나이의 특징을 보존하며 피부색 균형 조정

검증된 얼굴 세 영역 안에서 넓은 범위의 피부색 불균형만 조정하며, 주름을 펴거나 나이를 바꾸거나 인물 사진을 재생성하지 않습니다.

성숙 피부 효과를 위한 사진 업로드

성숙 피부 효과로 수행할 수 있는 작업

시작하기 전에 사용 가능한 효과 기능을 검토하세요.

  • Apply the 성숙 피부 effect to any photo
  • Fine-tune the effect strength to taste
  • Preview your photo live as you edit
  • Download your edited photo in high quality
  • Apply 성숙 피부 to many photos at once

이용 방법

성숙한 피부 기능은 나이를 바꾸는 효과가 아니라 질감을 존중하는 색조 보정입니다. 완전하고 거의 정면인 얼굴 하나가 필요하며, 전용 얼굴 감지 결과를 MediaPipe Face Mesh V2와 교차 확인하고 MediaPipe 여섯 종류 인물 분할로 검증된 얼굴 피부를 머리카락, 수염, 몸, 의상, 액세서리, 배경과 구분합니다. 범위가 제한된 정확히 세 영역이 이마와 양쪽 볼의 안전한 피부를 포함하며, 확장된 얼굴 메시 마스크가 눈, 홍채, 눈썹, 코, 입술을 보호합니다. 이 영역 안에서는 피부 마스크로 정규화한 국소 기준을 통해 주변 머리카락, 수염 또는 배경 색상이 섞이지 않도록 하면서 두 LAB 색차 채널의 넓은 편차를 측정합니다. 렌더러는 LAB 명도를 바꾸지 않으며 최대 강도에서 각 색차 보정은 두 단계로 제한됩니다. 따라서 주름, 모공, 미세 질감, 나이의 특징, 얼굴 형태, 표정, 원본 조명은 업로드한 사진에 그대로 유지됩니다. 눈, 홍채, 눈썹, 코, 입술, 입안, 머리카락, 수염, 의상, 배경, 프레이밍, 업로드된 알파, 보고된 세 영역 밖의 모든 픽셀은 변경 없이 무손실 PNG 형식으로 복사됩니다. 사람을 더 늙거나 젊게 만들거나, 매끄럽게 하거나, 흐리게 하거나, 선명하게 하거나, 형태를 바꾸거나, 인페인팅하거나, 재생성하지 않습니다. 옆얼굴, 불완전하거나 너무 작은 얼굴, 불확실하거나 불완전한 얼굴 피부 증거, 가림, 이미 고른 피부는 다시 그리지 않고 거부하거나 변경하지 않습니다.

처리 중

성숙 피부는 AI 액션을 사용합니다. 이 효과가 처리되기 전에 별도의 허용량이 표시됩니다.

다음에 가장 적합

완전한 성숙한 얼굴 하나와 눈에 보이는 자연스러운 피부 질감, 가리지 않은 이마와 볼이 있는 선명하고 조명이 고른 거의 정면 인물 사진.

다음과 같은 경우에는 덜 적합합니다. 옆얼굴, 기울거나 잘린 얼굴, 안경, 얼굴을 가린 머리카락이나 손, 진한 메이크업, 강한 색 조명, 너무 작은 얼굴, 모션 블러, 단체 사진, 이미 고른 피부.

성숙 피부 사용 방법

  • 원본의 모든 주름과 모공을 유지하면서 이마와 볼의 작고 넓은 색상 얼룩을 고르게 조정합니다.
  • 인물을 더 젊거나 늙거나 매끄럽게 만들거나 구조를 바꾸지 않고 나이를 존중하는 성숙한 인물 사진을 완성합니다.
  • 강도로 상한이 있는 색차 전용 보정을 조절하며, 인물 사진의 나머지 부분은 원본 그대로 유지합니다.

성숙 피부 효과에 관해 자주 묻는 질문

성숙한 피부 보정이 저를 더 젊게 보이게 하거나 주름을 없애나요?
아니요. 나이, 형태 또는 LAB 명도를 바꾸지 않습니다. 검증된 피부 세 영역에서 측정된 넓은 색차 편차만 고르게 조정하므로 주름, 모공, 그림자, 표정, 얼굴 구조는 원본에 그대로 유지됩니다.
성숙한 피부 보정을 가상 홈 스테이징의 실내 편집 방식처럼 적용하지 않는 이유는 무엇인가요?
가상 홈 스테이징은 교체 가능한 넓은 실내 영역을 의도적으로 합성합니다. 성숙한 얼굴 질감은 픽셀 단위로 정체성과 나이의 특징을 담고 있습니다. 따라서 성숙한 피부 기능은 얼굴 랜드마크와 의미 기반 피부 증거를 사용하고 국소 영역 세 개 안에서 상한이 있는 색차만 바꾸며, 생성기에 사람을 다시 그리게 하는 대신 불확실한 사진을 거부합니다.

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