AI가 정말 기타만 분리할 수 있을까? Stability Diffusion DX의 실제 성능 분석
음악 믹싱, 리마스터링, 연습용 트랙 제작 등에서
특정 악기 채널을 분리하거나 제거하는 기술이
점점 중요해지고 있습니다.
Stability Diffusion DX는 기타 채널 분리에 특화된 AI 오디오 분리 모델로
주목받고 있는데, 본 글에서는 실제 오디오 트랙에 적용한 결과를 바탕으로
기타 제거 정확도, 음질 유지, 실용성 등을 평가합니다.
Stability Diffusion DX란 무엇인가?
Stability Diffusion DX는 Stability AI에서 개발한
고해상도 오디오 분리 모델입니다.
딥러닝 기반의 UNet 구조를 사용하며, 악보 정보와 스펙트럼 특성을 반영해
악기 분리 정확도를 높였습니다.
특히 기타 채널 분리나 제거에서 타 모델 대비
더 깨끗하고 정확한 결과를 제공하는 것으로 알려져 있습니다.
테스트 환경 및 평가 기준
실험은 락, 재즈, 팝, 블루스 등 다양한 장르의
상업용 믹스 트랙 10개를 대상으로 진행했습니다.
평가는 SDR(신호 대 왜곡비), SAR(잔향 비율), SIR(간섭 비율)로 이루어졌습니다.
| 항목 | 의미 | 기준값 |
| SDR | 전체 오디오 대비 왜곡 정도 | 6dB 이상 우수 |
| SAR | 잔향(아티팩트) 비율 | 4dB 이상 양호 |
| SIR | 타 채널 간섭 제거 능력 | 5dB 이상 적절 |
실제 기타 제거 성능은 어느 정도인가?
Stability Diffusion DX는 대부분 트랙에서 기타 채널을
매우 정밀하게 분리하거나 제거하는 데 성공했습니다.
리듬 기타와 리드 기타가 섞인 트랙에서도 채널이 명확히 분리되었으며,
보컬이나 드럼과의 간섭도 거의 없었습니다.
10개 트랙 평균 SDR은 약 7.3dB로 객관적으로 우수한 성능을 보였습니다.
잔향 및 왜곡 문제는?
AI 제거 시스템에서 흔한 문제인 기타 제거 후 잔향이나 공간 왜곡은
Stability Diffusion DX에서는 SAR 평균 4.9dB로 안정적으로 제어되었으며,
고음역대 디테일 손실 없이 깨끗한 믹스를 유지했습니다.
다른 악기와의 간섭 평가는?
다른 AI 모델들은 기타 제거 시 보컬이나 드럼에 노이즈가 발생하는 경우가 많으나,
Stability Diffusion DX는 SIR 평균 6.1dB로 간섭이 거의 없었습니다.
보컬이 강조된 트랙에서도 기타만 자연스럽게 제거되었습니다.
실시간 처리 속도는 어떠한가?
GPU 최적화를 통해 대부분 트랙에서 실시간에 가까운 속도로 처리되었으며,
1분 오디오 기준 평균 처리 시간은 약 5.2초로
빠른 트랙 생성이 필요한 리허설이나 세션에 충분히 적합합니다.
| 처리 대상 | 평균 소요 시간 | 비고 |
| 1분 오디오 | 약 5.2초 | RTX 3060 기준 |
| 3분 곡 전체 | 약 14.8초 | 고음질 WAV 파일 사용 |
기타 제거 AI로서 실용성은?
Stability Diffusion DX는 전문 믹싱 환경뿐 아니라
개인 연습용 반주 제작, 악보 분석 보조에도 적합합니다.
기타 연주자들은 자신 연주를 대체하거나 분석할 수 있는
트랙을 빠르게 생성할 수 있어 실용성이 높습니다.
종합 평가: 기타 제거 AI 중 상위권
Stability Diffusion DX는 기타 제거 정확도, 음질 유지, 처리 속도,
간섭 최소화 측면에서 균형 잡힌 성능을 보여줍니다.
튜닝 여지는 있으나, 현재 일반 사용자와 전문가 모두에게
추천할 만한 수준의 AI 분리 툴입니다.