프라이버시를 존중하는 AI 이미지 업스케일링

Uplocal은 간단한 원칙 위에 만들어졌습니다. 여러분의 이미지는 여러분의 것입니다. 대부분의 온라인 업스케일링 도구는 파일을 원격 서버에 업로드할 것을 요구하며, 그곳에서 파일이 처리, 저장되고 때로는 여러분이 모르는 사이에 사용됩니다. 우리는 근본적으로 다른 접근 방식을 택했습니다. Uplocal은 모든 픽셀을 여러분의 기기에서 처리합니다. 이미지가 브라우저를 벗어나는 일은 절대 없습니다. 어떤 서버도 여러분의 파일을 보지 못합니다.

작동 원리

Uplocal은 ESRGAN(Enhanced Super Resolution Generative Adversarial Network)을 사용합니다. 이것은 디테일을 보존하고 아티팩트를 줄이면서 이미지 해상도를 높이도록 특별히 훈련된 AI 모델입니다. 이 모델은 TensorFlow.js를 통해 브라우저에서 직접 실행되며, WebGL 또는 WebGPU 가속을 통해 기기의 GPU를 활용합니다. 이미지를 드롭하면 AI 모델이 한 번 로드되어 로컬에 캐시됩니다. 이미지는 메모리를 효율적으로 관리하기 위해 타일 단위로 처리됩니다. 업스케일된 결과는 조립되어 다운로드할 수 있게 되며, 이 모든 과정에서 단 한 바이트의 데이터도 기기를 벗어나지 않습니다.

로컬 처리를 선택한 이유

서버 기반 업스케일링 서비스는 여러분의 이미지를 인터넷을 통해 원격 데이터 센터로 전송합니다. 이로 인해 프라이버시 위험, 지연 시간, 대역폭 비용, 타사 가용성에 대한 의존이 발생합니다. Uplocal에서는 데이터가 이미 존재하는 곳, 즉 여러분의 기기에서 연산이 이루어집니다. 이는 첫 모델 로드 후에는 오프라인에서도 작동하고, 업로드 대기열이 없으며, 이미지가 100% 프라이빗하게 유지된다는 것을 의미합니다. 또한 처리에 서버 비용이 전혀 들지 않아, 넉넉한 무료 플랜을 제공할 수 있습니다.

기술

TensorFlow.js를 사용하면 훈련된 신경망을 최신 브라우저에서 네이티브에 가까운 속도로 실행할 수 있습니다. Uplocal은 WebGL 및 WebGPU 백엔드를 활용하여 GPU 가속 추론을 수행합니다. 이미지는 겹치는 타일로 처리되며(플랜에 따라 패치 크기 조정 가능) 매끄럽게 재조립됩니다. AI 모델 가중치는 첫 사용 시 다운로드되어 브라우저 저장소에 캐시되므로, 이후 즉시 로드됩니다. 출력 형식은 PNG, JPEG, WebP를 지원하며 화질 조정이 가능합니다. Pro 및 Studio 사용자는 더 큰 처리 타일을 사용하여 더 빠른 추론을 경험할 수 있습니다.

HiddenLab이 만들었습니다

Uplocal은 프라이버시를 최우선으로 하는 도구 개발에 전념하는 프랑스 소프트웨어 스튜디오 HiddenLab이 개발했습니다. 우리는 강력한 기술이 데이터의 희생을 요구해서는 안 된다고 믿습니다. 질문, 피드백 또는 연락을 원하시면 contact@metalya.fr로 문의해 주세요.