💡 강의 개요

이 강의는
AI 이미지 생성 이후, ‘완성도를 갈라놓는 마지막 한 수’인 업스케일링을
실전 기준으로 다루는 강의입니다.

같은 AI 모델, 같은 프롬프트를 써도
왜 어떤 이미지는 “아마추어처럼 보이고”,
어떤 이미지는 “AI 에이전시 결과물처럼 보이는지”
그 차이를 만드는 핵심 과정을 직접 체감하게 됩니다.

단순 해상도 확대가 아닌,
피부·조명·질감·텍스처·리얼리티를 통제하는 업스케일링 전략을
프리픽(Freepik)에 포함된 마그니픽(Magnific)과 실제 사례로 풀어냅니다.

🎥 강의 소개

이번 강의에서는 아래 흐름으로 업스케일링을 실전 적용합니다.

• AI 이미지에서
  “아직 끝이 아닌 이유”와 업스케일링의 역할 이해

• 프리픽 내 업스케일링 구조 및
  마그니픽 / 프리시전 모드 차이 이해

• 제트 이미지 · 나노바나나 등
  저해상도 생성 모델을 전제로 한 업스케일링 전략

• 옵션별 실전 해석

  • Creativity

  • HDR

  • Resemblance(원본 유지력)

  • Fractality(질감 디테일)

• 스킨 인핸서(Skin Enhancer)를 활용한
  ‘AI 느낌을 지우는’ 리얼 스킨 보정

• 쨍한 이미지 vs 자연스러운 이미지
  → 제품 유형·용도별 선택 기준 정리

• 업스케일링 후
  다시 이미지 생성(제품 합성) 시 결과 차이 비교

• 상세페이지·SNS·AI 인플루언서용
  실전 추천 세팅 조합 정리

대본에서 보여준
**“쨍한 AI 이미지 → 리얼한 라이프스타일 컷으로 바뀌는 과정”**을 그대로 따라가며,
왜 업스케일링이 구매 전환과 직결되는지를 이해하게 됩니다.

🎯 학습 목표

• 업스케일링을
  ‘해상도 키우기’가 아닌 ‘완성도 설계’ 관점으로 이해한다.

• 이미지 목적에 따라
  옵션을 의도적으로 선택·조합할 수 있다.

• AI 이미지의 티를 줄이고
  실사에 가까운 결과물을 안정적으로 만드는 기준을 갖는다.