내 기기에서 돌아가는 AI 효과
연산이 무거운 변환을 모았습니다. 배경에서 피사체를 잘라내기, 작은 이미지를 뭉개지지 않게 키우기, 그리고 얼굴이나 차량 번호판, 계좌번호를 가릴 때 쓰는 블러와 모자이크입니다. 배경 제거와 업스케일은 실제 신경망을 돌리는데, 서버가 아니라 WebAssembly와 WebGL로 내 기기에서 실행합니다. 여권 스캔본이나 공개 전 제품 사진을 다룰 때 이것이 핵심입니다. 모델을 처음 쓸 때 가중치를 한 번 내려받아 캐시하고, 그 뒤로는 오프라인에서도 작동합니다.
자주 묻는 질문
업로드하지 않고 어떻게 배경을 제거하나요?
분할 모델 자체를 브라우저로 내려받아 거기서 실행합니다. 이미지는 메모리 안에서 모델에 전달되고, 모델이 전경으로 판단한 영역의 마스크를 돌려주면 그 마스크를 적용해 투명한 PNG를 만듭니다. 사진은 어디로도 가지 않습니다. 처음 실행할 때 모델을 받느라 몇 초 걸리고 이후에는 빨라지는 이유가 이것입니다.
업스케일이 진짜 AI인가요, 아니면 그냥 보간인가요?
바이큐빅 확대가 아니라 실제 초해상도 신경망입니다. 경계선과 머리카락, 질감이 고해상도에서 어떻게 보이는지 학습했고, 기존 픽셀 사이를 부드럽게 메우는 대신 그럴듯한 디테일을 새로 만들어 냅니다. 애초에 담기지 않은 정보를 지어낼 수는 없으므로, 심하게 압축된 썸네일은 나아지기는 해도 선명한 사진이 되지는 않습니다.
얼굴을 가릴 때 블러와 모자이크 중 무엇이 나은가요?
모자이크가 안전합니다. 가우시안 블러는 되돌릴 수 있는 수학 연산이라, 주변 정보가 충분하면 약하게 건 블러는 부분적으로 복원될 수 있습니다. 모자이크는 픽셀을 블록 단위로 평균 내어 아예 버립니다. 민감한 자료라면 블록 크기를 크게 잡은 모자이크를 쓰거나, 얼굴 검출까지 해주는 전용 얼굴 모자이크 도구를 쓰세요.
왜 처음 실행할 때가 더 느린가요?
모델 가중치를 한 번 내려받아야 하기 때문입니다. 도구에 따라 수십 메가바이트입니다. 브라우저가 이를 캐시하므로 두 번째부터는 바로 시작되고 연결이 없어도 작동합니다. 그 이후의 처리 시간은 CPU나 GPU 성능과 이미지 크기에 달렸습니다.
결과물을 상업적으로 써도 되나요?
됩니다. 도구는 워터마크를 넣지 않고 결과물에 대한 권리도 주장하지 않습니다. 원본으로 할 수 있던 일은 편집본으로도 할 수 있습니다. 계정 자체가 없으므로 결과물을 특정인과 연결 짓는 정보도 남지 않습니다.