LTX, 그린스크린 없이 정밀 알파 매트를 추출하는 AI VFX 도구 'Alpha Gen (Beta)' 공개

LTX가 마스크나 프롬프트 없이 일반 RGB 영상에서 머리카락, 연기, 유리 등 미세한 경계를 프레임 단위 알파 매트로 추출하는 AI 도구 'Alpha Gen' 베타를 발표했습니다. ComfyUI 연동 및 RGBA/ProRes 4444 출력을 지원합니다.

tau · 2026년 10월 3일

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LTX, 그린스크린 없이 정밀 알파 매트를 추출하는 AI VFX 도구 'Alpha Gen (Beta)' 공개

AI 영상 생성 플랫폼 LTX(LTX.io)가 2026년 10월 2일(현지시간), VFX Week의 피날레로 일반 비디오 클립에서 정밀한 알파 매트(Alpha Matte)를 자동 추출하는 AI VFX 도구 'Alpha Gen(Beta)'을 공식 공개했습니다.

일반 RGB 비디오에서 머리카락과 연기 등 복잡한 경계를 프레임 단위 알파 매트로 분리하는 LTX Alpha Gen AI VFX 워크플로우 개념도

이미지 출처: LTX.io (@ltx_io)

Alpha Gen은 그린스크린(크로마키) 촬영 환경이나 수동 마스킹(Masking), 복잡한 텍스트 프롬프트 없이도, 일반 RGB 비디오 클립을 입력받아 원본 플레이트와 프레임 단위(Frame for frame)로 완벽히 일치하는 알파 매트를 생성합니다.

프롬프트와 수동 마스크가 필요 없는 정밀 알파 매트 추출

기존 영상 후반 작업에서 피사체를 배경과 분리하기 위해서는 크로마키 스튜디오 촬영이나 장시간의 수동 로토스코핑(Rotoscoping) 작업이 필수적이었습니다. 특히 단순 바이너리 세그멘테이션 도구로는 처리하기 어려웠던 미세 영역들이 주요 난제였습니다.

Alpha Gen은 기존 키어나 로토 툴로 분리하기 가장 까다로웠던 복잡한 에지와 반투명 영역을 보존하도록 특화 설계되었습니다.

  • 미세 및 반투명 디테일 보존: 머리카락(Hair), 털(Fur), 연기(Smoke), 화염(Fire), 유리(Glass), 물(Water) 등 빛이 투과하거나 경계가 흐릿한 요소를 정밀하게 추출합니다.
  • 제로 프롬프트·제로 마스크 워크플로우: 피사체를 지정하는 바운딩 박스나 세그멘테이션 프롬프트를 입력할 필요 없이 원본 RGB 영상만으로 즉시 연산합니다.
  • 프레임 단위 일치: 원본 플레이트의 프레임 레이트와 모션 블러를 그대로 추적하여 시간적 깜빡임(Flicker) 없는 알파 채널을 생성합니다.

Distilled 모델과 Full 모델: ComfyUI 및 환경별 이원화 구성

Alpha Gen은 처리 속도와 씬 복잡도에 따라 유연하게 대응할 수 있도록 2가지 모델 워크플로우로 배포됩니다.

  • Distilled 모델 (경량화·고속 실행): 빠른 추론 속도와 최적화된 리소스 소모에 초점을 맞춘 모델입니다. 현재 ComfyUI 노드로 즉시 연동하여 로컬 환경에서 실행할 수 있습니다.
  • Full 모델 (고난도 복잡 씬 전용): 극도로 복잡한 배경 분리와 미세한 에지가 얽힌 씬을 위한 고성능 모델입니다. 현재는 짧은 길이의 클립 위주로 지원되며, Full 모델용 ComfyUI 워크플로우는 추후 공개될 예정입니다.

로컬 ComfyUI 환경 구축 외에도 클라우드 기반 웹 플랫폼인 LTX Explore 템플릿(app.ltx.io)을 통해 웹 브라우저 상에서 즉시 테스트할 수 있습니다.

RGBA·ProRes 4444 익스포트 및 VFX 파이프라인 연동

Alpha Gen으로 추출된 알파 매트는 단순한 흑백 마스크 렌더링에 그치지 않고, 기존 컴포지팅 파이프라인에 즉각 통합할 수 있는 유연한 출력 방식을 제공합니다.

생성된 매트는 원본 클립의 내장 알파 채널로 바로 결합되어 반투명한 표면과 부드러운 경계가 합성 씬에 자연스럽게 녹아듭니다. 외부 전문 NLE나 합성 소프트웨어(Nuke, After Effects, DaVinci Resolve 등)와의 연계를 위해 알파 채널이 포함된 RGBA 시퀀스 및 Apple ProRes 4444 코덱 익스포트를 표준 지원합니다.

크로마키 촬영의 물리적 제약이나 로토스코핑의 리소스 부담을 겪던 영상 제작 파이프라인에서 실질적인 비용 절감과 속도 개선을 제공할 것으로 기대됩니다.

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