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로컬 AI 얼굴 프라이버시 마스커

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MediaPipe Face Mesh 워크플로를 사용해 사진 속 얼굴을 브라우저 안에서 로컬로 자동 블러 또는 차단 처리합니다

원본 이미지

MediaPipe Face Mesh 워크플로를 사용해 사진 속 얼굴을 브라우저 안에서 로컬로 자동 블러 또는 차단 처리합니다

로컬 얼굴 프라이버시 처리를 위한 이미지 업로드

인물 사진, 단체 사진, 스크린샷, 공개 전 이미지를 브라우저 안에서 로컬 익명화할 수 있습니다.

프라이버시 설정

감지된 얼굴을 블러할지 완전히 가릴지 고르고, 주변 영역을 얼마나 포함할지도 정하세요.

이미지를 업로드해 로컬 얼굴 마스킹을 시작하세요.0%

보호된 출력

다운로드하거나 공유하기 전에 마스킹된 이미지를 검토하세요.

처리 후 마스킹된 이미지가 여기에 표시됩니다.

실행 통계

감지된 얼굴 수, 이미지 크기, 오프라인 지원 상태를 빠르게 확인할 수 있습니다.

감지된 얼굴

0

사용한 마스크 방식

얼굴 블러

사용한 커버 범위

표준

이미지 크기

-

모델

@mediapipe/face_mesh

오프라인 상태

서비스 워커를 사용할 수 없음

AI Local

Model and browser requirements

AI Local tools run in the browser, but model size, hardware acceleration, and browser storage support affect first load, speed, and repeat offline use.

Updated 2026-06-04

Vision runtime

  • Requires Canvas, WebAssembly, and WebGL-capable graphics for MediaPipe-style face processing.
  • Large photos need extra memory because the browser keeps the source image and masked output in the tab.

Browser baseline

  • Use a current Chromium, Edge, Firefox, or Safari release with JavaScript, WebAssembly, Web Workers, and Cache Storage enabled.
  • Private browsing modes or aggressive site-data cleanup can remove cached models and offline assets.

Model loading

  • The first run may download model or runtime assets from the tool bundle or model CDN.
  • After successful loading, repeat use can be faster if the browser keeps the model cache or IndexedDB data.
브라우저 처리
즉시 결과
데이터 저장 없음

로컬 AI 얼굴 프라이버시 마스커란 무엇인가요?

로컬 AI 얼굴 프라이버시 마스커는 사진을 외부 face blur 서비스로 보내지 않고 브라우저 안에서 얼굴을 블러하거나 가릴 수 있게 해줍니다. 내부 스크린샷, 단체 사진, 고객 이미지, 행사 사진처럼 공유 전에 익명화가 필요한 이미지에 잘 맞습니다.

현재 워크플로는 브라우저 안에서 MediaPipe Face Mesh 로 얼굴 영역을 추정하고 곧바로 블러 또는 실색 차단을 적용합니다. 원본 이미지는 기기에 남고, 경로와 자산도 캐시 후 다시 쓰기 쉬워집니다.

얼굴 익명화는 원치 않는 업로드 단계에서 시작되는 경우가 많습니다

많은 얼굴 블러 도구는 처리 전에 이미지를 클라우드에 보내는 것을 전제로 합니다.

이 방식은 내부 이미지, 고객 이미지, 검토용 자료, 기기 밖으로 내보내고 싶지 않은 사진에 맞지 않습니다.

실제로는 보이는 얼굴만 빠르게 가린 뒤 공유하면 충분한 경우가 많습니다.

브라우저 안의 MediaPipe Face Mesh 로 얼굴을 로컬 보호합니다

이 도구는 MediaPipe Face Mesh 로 얼굴 영역을 로컬 추정한 뒤 브라우저 안에서 바로 블러 또는 실색 차단을 적용합니다.

커버 범위를 좁게도 넓게도 선택할 수 있어 외형과 익명화 강도를 조절할 수 있습니다.

런타임은 앱 자산에 포함되므로 캐시 이후에는 재사용이 더 가볍게 느껴질 수 있습니다.

로컬 AI 얼굴 프라이버시 마스커 사용 방법

  1. 1이미지 불러오기 - 인물 사진, 단체 사진, 스크린샷 등을 기기에서 업로드합니다.
  2. 2마스크 방식 선택 - 부드러운 익명화는 블러, 더 강한 보호는 실색 차단을 선택합니다.
  3. 3커버 범위 설정 - 얼굴만 가까이 가릴지, 더 보수적으로 넓게 가릴지 정합니다.
  4. 4로컬 실행 - 브라우저 안에서 얼굴 감지와 마스킹을 수행해 보호된 이미지를 만듭니다.
  5. 5확인 후 저장 - 결과를 눈으로 확인한 뒤 PNG를 저장합니다.

핵심 기능

  • MediaPipe Face Mesh 기반 브라우저 내 로컬 얼굴 영역 감지
  • 블러와 실색 차단 두 가지 모드
  • 커버 범위 조절
  • 원본 이미지를 앱 서버로 업로드하지 않음
  • 오프라인 친화적 경로 재사용

장점

  • 호스팅 face blur 서비스에 보내지 않고 이미지를 익명화 가능
  • 스크린샷, 단체 사진, 내부 이미지에서 신원 보호
  • 얼굴 감지와 마스킹 전 과정을 기기 안에 유지
  • 캐시된 자산을 후속 실행에 재사용 가능

활용 사례

공유 전 이미지 준비

단체 사진, 행사 사진, 스크린샷 속 얼굴을 먼저 보호합니다.

고객과 직원 보호

지원 자료나 내부 문서 속 인물을 익명화합니다.

검토와 교육 자료

보고서나 교육용 예시 이미지의 얼굴을 먼저 가립니다.

오프라인 친화 편집

캐시된 경로와 자산을 이용해 같은 브라우저에서 후속 작업을 이어갑니다.

팁과 흔한 실수

  • 선명하고 정면에 가까운 얼굴일수록 첫 검출 결과가 안정적입니다.
  • 외형보다 익명화 강도가 더 중요하다면 넓은 커버 범위를 선택하세요.
  • 얼굴이 작거나 일부만 보이는 경우에는 공유 전에 특히 직접 확인해야 합니다.

흔한 실수

  • 옆얼굴이나 멀리 있는 작은 얼굴도 항상 완벽히 검출된다고 생각하는 것.
  • 높은 익명화가 필요한데도 약한 블러만으로 충분하다고 보는 것.
  • 모든 얼굴이 보호됐는지 확인하지 않고 바로 내보내는 것.

설명 노트

  • Face Mesh 는 호스팅 API 없이 로컬에서 얼굴 영역을 추정할 수 있다는 점이 강점입니다.
  • 익명화 강도는 검출 여부뿐 아니라 보호 범위를 얼마나 보수적으로 잡는지에도 달려 있습니다.
  • 보이는 얼굴을 가리는 것과 metadata 를 제거하는 것은 다른 문제이므로 공유 전 둘 다 확인하는 편이 안전합니다.

자주 묻는 질문

이미지가 앱 서버로 업로드되나요?

아니요. 이미지는 브라우저 안에서 감지와 마스킹이 이루어집니다.

블러와 완전 차단을 모두 고를 수 있나요?

네. 블러와 실색 차단 두 모드를 모두 지원합니다.

확인 없이 결과를 믿어도 되나요?

권장하지 않습니다. 로컬 1차 처리로 사용하고 최종 이미지는 반드시 직접 확인하세요.

클라우드 AI 가 필요한가요?

아니요. 브라우저 안의 MediaPipe Face Mesh 런타임을 사용합니다.

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