지난해, 우리는 생성형 AI (Generative AI) 콘텐츠에 워터마킹을 한다는 것이 무엇을 의미하는지, 그리고 그것이 왜 중요한지를 설명하는 워터마킹 관련 블로그 포스트를 공유했습니다. 전 세계 사람들이 AI로 생성된 이미지, 비디오, 오디오 및 텍스트를 생성하고 공유하기 시작함에 따라 워터마킹의 필요성은 더욱 중요해졌습니다. 이미지와 비디오는 실제 카메라로 촬영한 것과 거의 구별할 수 없을 정도로 매우 사실적으로 변했습니다. 이 문제를 해결하는 것은 다각적인 접근이 필요하지만, 한 가지 명확하고 쉬운 해결책(low-hanging fruit 🍇)이 있습니다:
이를 돕기 위해, 우리 Hugging Face는 가시적 워터마킹 (Visible Watermarking)을 매우 쉽게 만들었습니다. 앱이나 데모와 같은 Space를 만들 때마다, 자체 앱 구축 라이브러리인 Gradio를 사용하여 단 한 줄의 명령어로 워터마크를 표시할 수 있습니다.
이미지와 비디오의 경우, 다음과 같이 watermark 파라미터를 추가하기만 하면 됩니다:
gr.Image(my_generated_image, watermark=my_watermark_image)
gr.Video(my_generated_video, watermark=my_watermark_image)
실제 작동하는 데모를 확인해 보세요: 우리의 예시 이미지 및 비디오 워터마킹 Space를 확인해 보세요.
워터마크는 파일 이름으로 지정할 수 있으며, 이미지의 경우 인터페이스를 원하는 방식에 가장 잘 맞도록 오픈 이미지(open images) 또는 numpy 배열 (numpy arrays)도 추가로 지원합니다. 제가 특히 좋아하는 옵션 중 하나는 QR 워터마크인데, 이는 콘텐츠에 대한 훨씬 더 많은 정보를 얻는 데 사용될 수 있으며 이미지나 비디오의 스타일과도 맞출 수 있습니다.
또한 AI로 생성된 텍스트에 맞춤형 가시적 워터마크를 추가하여, 텍스트가 복사될 때마다 워터마크가 나타나도록 할 수 있습니다. 다음과 같이 사용합니다:
gr.Chatbot(label=my_model_name, watermark=my_watermark_text, type="messages", show_copy_button=True, show_copy_all_button=True)
실제 작동하는 데모를 확인해 보세요: 우리의 예시 챗봇 워터마킹 Space를 확인해 보세요.
이는 사용자가 AI 응답에서 텍스트를 복사할 때 자동으로 출처 표기 (attribution)를 추가하여, 텍스트 생성에 대한 AI 투명성 및 공개를 더욱 지원합니다.
오늘 바로 모두 시도해 보고, 자신만의 워터마크를 만들어 즐겁게 사용해 보세요!
즐거운 코딩 되세요 (Happy Coding)!
Acknowledgements: Abubakar Abid와 Yuvraj Sharma가 이 작업과 블로그 포스트에 협력하였습니다.
