신스ID 특징 – 구글 딥마인드 투명워터마크

구글 딥마인드에서 개발한 ‘신스ID’, 이미지를 활용할 때 어떤 변화가 있는지 궁금하신가요? 이 기술은 투명워터마크라고 불리는데요.

기존 디지털 워터마크와 투명워터마크가 어떻게 다른지 차이를 간단히 설명드리고, 디지털 워터마크의 특징까지 소개해 드리겠습니다.

신스ID는 구글 딥마인드에서 개발한 투명워터 마크로 이것이 기존 워터마크와 무엇이 다른지 그 특징에 대해서 이야기 한다는 것과 생성 AI와 관련된 기술이라는것을 의미하는 이미지가 삽입된 썸네일


신스ID가 기존 디지털 워터마크와 다른 점

구글의 딥마인드가 AI 기술을 사용하여 디지털 워터마크를 이미지에 자동으로 추가하는 서비스를 공개했습니다.

이 서비스는 일반적인 디지털 워터마크와는 다르게, AI가 인식하는 픽셀 수준의 흔적을 이미지에 남겨 구별하는 방식을 사용합니다. 이 기술은 구글클라우드를 통해 제공될 예정입니다.

구글클라우드는 ‘구글클라우드 넥스트 23‘ 컨퍼런스에서 ‘딥마인드 신스ID(SynthID)’라는 이미지 생성 AI 디지털 워터마크 서비스를 출시한다고 발표했는데요.

이 신스ID는 이미지에 눈에 보이는 워터마크 대신, 이미지를 구성하는 각 픽셀에 AI로 만들어진 흔적을 남기는데, 이것으로 원본 이미지 품질에 영향을 미치지 않으면서 눈으로 식별할 수 없는 투명한 워터마크를 추가하는 기존 방식으로는 보호할 수 없는 범위까지 커버할 수 있다고 합니다.

신스ID 특징

기존 워터마크는 이미지에 스탬프를 찍는 방식이기 때문에 잘라내는 것이 가능했습니다. 이미지를 압축하거나 조각내거나 하면 워터마크가 훼손되어 버리는 것입니다. 그러나 신스ID는 파일을 필터링하거나 압축해도 워터마크를 보존합니다.

신스ID 자체도 AI로 만들어졌기 때문에 워터마크가 있는 이미지를 완벽하게 식별하는 것은 불가능하지만, 워터마크 가능성이 있는 이미지와 확실히 워터마크가 있는 이미지를 구분할 수 있습니다.

이를 통해 가짜 이미지를 정밀하게 식별하여 실제 이미지를 식별할 수 있습니다.

이 서비스는 구글딥마인드와 협력하여 개발되었으며, ‘이메진(Imagen)’이라는 텍스트-이미지 모델을 사용하여 이미지를 식별합니다.

이는 메타데이터 기반 이미지 식별 방법과 다르게 원본 이미지 품질에 영향을 미치지 않습니다. 이로써 이미지를 눈으로 식별할 수 없는 방식으로 변조를 방지하는 워터마크를 생성합니다.

이 기술은 디지털 워터마크를 픽셀 이미지에 직접 삽입하고 이미지를 손상시키지 않는 역할을 하는데요.

이는 텍스트-이미지 생성 AI 모델이 빠르게 발전하고 있지만, 허위 정보나 불법 변조의 위험을 줄이기 위해 AI로 생성된 콘텐츠를 식별하는 기술의 필요성을 키워왔습니다.

신스ID는 워터마킹과 식별을 위해 다양한 이미지 세트에 대한 훈련된 두 가지 딥러닝 모델을 결합하여 사용하며, 워터마크를 포함한 콘텐츠를 정확하게 식별하고 시각적으로 정렬해 인식도를 높이도록 최적화되었습니다.

구글클라우드 버텍스AI에서 제공되는 신스ID는 워터마킹, 식별 등의 기능을 제공하며, 이로써 ‘가짜 뉴스’ 등을 방지하는 데 도움이 될 것으로 예상됩니다.

기존 디지털 워터마크의 특징

디지털 워터마킹 기술은 초기에는 간단한 저작권 보호 수단으로 시작하였으나, 기술적으로 급격한 발전을 거쳐오며 워터마크의 강도와 안정성을 높이기 위한 연구가 활발히 진행되고 있습니다.

이러한 발전은 워터마크 기술의 확산과 함께 다양한 응용 분야에서 파생 사업들을 촉발시켜 시장을 성장시키고 있습니다.

기존 디지털 워터마크 종류

디지털 워터마크 기술은 크게 강성 워터마킹, 연성 워터마킹, 핑거 프린팅, 스테가노그래피 등으로 분류됩니다.

그 중에서도 강성 워터마킹은 주로 저작물의 불법 이용을 방지하고자 하는 목적으로 사용되며, 원본 워터마크가 변조되거나 손상되지 않도록 설계되어 있습니다.

이를 통해 민원 서류나 다양한 증명서 등의 온라인 발급 업무에서의 활용뿐 아니라 인터넷 서명 위조나 유통 위조를 사전에 방지하는 데 기여하고 있습니다.

연성 워터마킹은 외부 유출을 방지해야 하는 경우에 사용됩니다. 데이터에 변형을 가하면 워터마크가 깨지면서 원본 콘텐츠도 동시에 훼손되도록 설계된 워터마킹 기술로, 데이터의 무결성과 인증을 제공합니다.

핑거 프린팅은 바코드와 유사한 개념으로 고유 번호나 식별자를 콘텐츠에 삽입하여 누가 배포했는지 추적할 수 있는 방법입니다. 이는 물류 업무에서 제품 분류나 전송 경로 확인에 활용되며, 불법 유통을 감지하고 배포자를 추적하는 데 도움을 줍니다.

가시성에 의한 워터마크 분류

또한 워터마크의 가시성과 인지 불가능성을 고려하여 분류할 수 있습니다. 인지 불가능한 워터마킹은 원본 콘텐츠를 훼손하지 않고 워터마크를 삽입하여 저작권 보호를 가능하게 합니다.

이 기술은 멀티미디어 저작물과 저작권 보호를 결합시켜 활발한 연구가 진행되고 있으며, 특히 생성 AI의 무단 사용 문제에 대한 대안으로 기대됩니다.

마지막으로, 구글 딥마인드에서 발표한 투명 워터마크 기술인 신스ID는 이미지에 변형을 가하더라도 워터마크가 보존되는 혁신적인 방식으로 원본 이미지의 저작권을 더 넓은 범위로 보호할 수 있을 것으로 기대됩니다.

생성 AI의 무단 사용 문제를 해결하기 위한 중요한 발전으로 평가되며, 워터마크 기술의 진보가 이를 가능하게 할 것으로 기대됩니다.


함께보면 좋은 자료

최근 생성ai와 관련된 기술들이 많이 출시되고 있습니다. 네이버에서 하이퍼클로바x를 기반으로하는 clovax서비스를 공개하며 큰 화제가 되고 있는데요. 궁금하신분들은 함께 보시는 것도 최근 트렌드를 파악하는데 도움이 됩니다.

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