SeedVR2와 Amazon SageMaker AI로 비디오 업스케일링(초해상도) 구현하기

현대 디스플레이의 해상도가 높아지며 기존 저해상도 비디오의 픽셀화와 흐림 현상이 문제로 부각되었고, 전통적 업스케일링은 계산 비용과 품질 일관성에서 제약이 있다. ByteDance Seed 팀의 SeedVR2는 프레임 단위로 시각 정보를 복원해 엣지 선명화와 노이즈 제거를 수행하는 오픈소스 비디오 복원 모델이며, Amazon SageMaker AI 상에서 실행하면 대규모 컬렉션도 관리형 인프라로 처리할 수 있다.

배포 측면에서는 AWS CDK로 정의한 세 계층 스택(보안, 데이터, 처리)을 사용해 인프라를 코드화하고 SecurityStack에서 VPC·IAM·KMS·VPC 엔드포인트를 설정해 워크로드를 사설 네트워크로 격리한다. 처리 파이프라인은 S3에 업로드된 입력을 Lambda와 SageMaker 추론으로 연결해 입력 → 모델 기반 업스케일 → 결과 저장의 흐름을 만든다.

실무적 이점으로는 아카이브 복원·스트리밍용 리마스터·AI 생성 영상의 후처리 등에서 콘텐츠 재구매 없이 품질을 개선할 수 있다는 점이 있으며, 특히 저해상도에서 빠르게 프로토타이핑한 뒤 업스케일로 최종 품질을 확보하는 2단계 워크플로가 계산 비용과 시간 면에서 유리하다. 단, 모델 추론 비용과 인프라 구성(네트워크·키 관리)에 따른 운영·보안 요건은 사전에 설계해야 한다.