AI에 의한 학습을 ​​방해하는 적대적 노이즈를 이미지로부터 제거하는 「AdverseCleaner」리뷰

 

이미지 생성 AI에 일러스트와 사진을 학습시키는 것을 막기 위해 「Mist」등을 사용하여 이미지에 「적대적 샘플」이라는 노이즈를 넣는 방법이 있습니다.

이「적대적 샘플」에 의한 노이즈를 이미지로부터 제거하기 위한 툴, 「AdverseCleaner」가 등장했습니다.

GitHub - lllyasviel/AdverseCleaner: Remove adversarial noise from images
https://github.com/lllyasviel/AdverseCleaner

GitHub - lllyasviel/AdverseCleaner: Remove adversarial noise from images

AdverseCleaner는 Hugging Face에 공개되어 있으며, 실제로 사용해 볼 수 있습니다.

AdverseCleaner - a Hugging Face Space by p1atdev
https://huggingface.co/spaces/p1atdev/AdverseCleaner

AdverseCleaner - a Hugging Face Space by p1atdev

이번에는 적대적 샘플 노이즈가 더해진 아래 이미지를 AdverseCleaner로 처리해 보겠습니다.

이미지를 불러오고 "Start"를 클릭하면 OK.

오른쪽에 노이즈가 제거된 이미지가 표시됩니다.

노이즈가 있는 이미지(위)와 노이즈를 제거한 이미지(아래)의 비교입니다. 노이즈가 있는 이미지는 독특한 패턴이 보입니다만, 노이즈 제거 후의 이미지는 패턴이 사라졌습니다.

노이즈가 추가된 이미지가 없는 경우, Hugging Face에서 제공하는 3장의 샘플 이미지로 AdverseCleaner를 확인해볼 수 있습니다. Examples에 있는 이미지를 클릭하면 자동으로 입력됩니다.

Start 아래의 Advanced Config를 클릭하면 노이즈 제거 설정을 세밀하게 조정할 수 있습니다. 

AdverseCleaner는 Bilateral filter(양방향 필터: 각 픽셀의 강도를 인근 픽셀의 강도 값의 가중 평균으로 대체)와 Guided filter(가장자리를 남긴 채 이미지를 부드럽게 한다)로 구성되며 Advanced Config는 이 두 필터의 인수를 조정합니다.

슬라이드 바를 움직여 "Start"를 클릭하면 노이즈가 제거된 이미지를 출력합니다.

노이즈가 있는 이미지(위)와 노이즈를 제거한 이미지(아래)입니다. 피부, 옷, 배경에 보이는 노이즈가 제거되었습니다.

AdverseCleaner는 HuggingFace에 공개되어 있으며 AUTOMATIC1111 버전 Stable Diffusion web UI 의 확장판으로도 배포되어 있습니다.

GitHub - gogodr/AdverseCleanerExtension: Remove adversarial noise from images
https://github.com/gogodr/AdverseCleanerExtension

GitHub - gogodr/AdverseCleanerExtension: Remove adversarial noise from images