プライバシーを尊重するAI画像アップスケーリング

Uplocal はシンプルな原則に基づいて作られました。あなたの画像はあなたのものです。ほとんどのオンラインアップスケーリングツールは、ファイルをリモートサーバーにアップロードすることを求めます。そこでファイルは処理、保存され、時にはあなたの知らないうちに使用されます。私たちは根本的に異なるアプローチを採用しました。Uplocal はすべてのピクセルをあなたのデバイス上で処理します。画像がブラウザの外に出ることは決してありません。いかなるサーバーもあなたのファイルを見ることはありません。

仕組み

Uplocal は ESRGAN（Enhanced Super Resolution Generative Adversarial Network）を使用しています。これは、ディテールを保持しアーティファクトを低減しながら画像の解像度を向上させるために特別に訓練されたAIモデルです。このモデルは TensorFlow.js を介してブラウザ内で直接動作し、WebGL または WebGPU アクセラレーションを通じてデバイスのGPUを活用します。画像をドロップすると、AIモデルが一度だけ読み込まれローカルにキャッシュされます。画像はメモリを効率的に管理するためにタイル単位で処理されます。アップスケールされた結果は組み立てられダウンロード可能になります。この一連の処理で、あなたのデバイスから一バイトたりともデータが外部に送信されることはありません。

ローカル処理の理由

サーバーベースのアップスケーリングサービスは、あなたの画像をインターネット経由でリモートデータセンターに送信します。これにより、プライバシーリスク、レイテンシ、帯域幅コスト、サードパーティの可用性への依存が生じます。Uplocal では、計算処理はデータがすでに存在する場所、つまりあなたのマシン上で行われます。これにより、最初のモデル読み込み後はオフラインでも動作し、アップロードの待ち行列はなく、画像は100%プライベートに保たれます。また、処理にかかるサーバーコストがゼロであるため、充実した無料プランを提供することが可能です。

技術について

TensorFlow.js により、訓練済みのニューラルネットワークを最新のブラウザ上でネイティブに近い速度で実行できます。Uplocal は WebGL および WebGPU バックエンドを活用し、GPU アクセラレーションによる推論を行います。画像はオーバーラップするタイルで処理され（プランに応じてパッチサイズを設定可能）、シームレスに再構成されます。AIモデルの重みは初回使用時にダウンロードされ、ブラウザストレージにキャッシュされるため、次回以降は即座に読み込まれます。出力形式はPNG、JPEG、WebPに対応し、画質の調整が可能です。ProおよびStudioユーザーは、より大きな処理タイルを使用でき、推論がより高速になります。

HiddenLab が開発

Uplocal は、プライバシーを最優先にしたツールの開発に注力するフランスのソフトウェアスタジオ、HiddenLab によって開発されています。私たちは、強力なテクノロジーがデータの犠牲を求めるべきではないと信じています。ご質問、フィードバック、お問い合わせは contact@metalya.fr までご連絡ください。