`Google Workspace`, 음성 작성·`Google Pics`·`AI Inbox` 업데이트

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• #0001

  #0001생성형 미디어GeekNews2시간 전

  `Remove-AI-Watermarks`, AI 이미지 워터마크 제거용 CLI·라이브러리

  `Remove-AI-Watermarks`, CLI and Python Library for Cleaning AI Image Watermarks

  50radar

  Remove-AI-WatermarksCLI·Python 라이브러리 — AI 워터마크·메타데이터 일괄 제거

  생성 이미지 정리 작업이 CLI와 Python 파이프라인으로 들어왔다. 메타데이터 통제에는 쓸모 있지만, 보이는 워터마크 제거는 약관·심사 리스크가 큼.

  • —Gemini, ChatGPT/DALL-E, Stable Diffusion, Adobe Firefly, Midjourney 생성물을 대상으로 잡아 주요 이미지 생성 도구를 넓게 커버한다.
  • —보이는 워터마크, 보이지 않는 워터마크, AI 생성 메타데이터를 한 번에 처리한다. 대량 에셋 후처리 자동화에 맞는 형태.
  • —주의할 지점은 보이는 워터마크 제거다. 제품 이미지에 쓰면 생성 도구 약관, 스토어 심사, 저작권 이슈가 바로 붙는다.

  출처: news.hada.io/topic?id=29702원문 보기 →
• #0002

  #0002생성형 미디어GeekNews2시간 전

  OpenAI, AI 이미지에 Google `SynthID` 워터마크 도입

  OpenAI Adds Google's `SynthID` Watermarking to AI Images

  60radar

  SynthIDAI 워터마킹 기술 — 생성 콘텐츠 식별용 신호 삽입

  메타데이터·암호서명·워터마크·공개 검증을 겹친 출처 확인 구조다. 생성 이미지 납품·UGC 검수에는 쓸모 있지만, 변환 손상까지 완전히 막진 못함.

  • —C2PA는 생성·편집 맥락을 메타데이터와 암호학적 서명으로 묶어 이동시킨다. 단, 변환 과정에서 깨질 수 있음.
  • —SynthID 워터마크는 메타데이터가 사라져도 남을 가능성이 있어, 이미지 출처 확인의 보조 안전장치가 된다.
  • —공개 검증 도구가 붙으면 마켓플레이스, UGC 서비스, 클라이언트 납품물에서 AI 생성 여부 확인 비용이 낮아진다.

  출처: news.hada.io/topic?id=29700원문 보기 →
• #0003

  #0003생성형 미디어r/LocalLLaMA13시간 전

  `Nova3D`, `Blender Python`으로 관절형 3D 오브젝트 생성

  `Nova3D` Generates Articulated 3D Objects via Blender Code

  50radar

  Nova3D오픈소스 3D 생성 툴 — 부품별 GLB와 회전축 보존

  메시 덩어리 대신 LLM이 Blender Python 장면 그래프를 컴파일해 분리된 부품과 회전축을 만든다. 로컬 모델은 변환 행렬에서 아직 자주 깨져, 당장 제품화보단 패턴 참고용.

  • —Nova3D는 최종 결과를 multi-part GLB로 내보내며, transform node와 pivot axis를 보존해 문·힌지·회전부를 살릴 수 있음.
  • —핵심 접근은 diffusion이 아니라 prompt-to-code. 전체 메시 재생성 대신 특정 scene graph node를 수정하는 구조다.
  • —프론트엔드는 Flutter와 Three.js viewport 조합. 브라우저에서 렌더링과 노드 조작을 맡기는 형태라 웹 툴화 여지가 있다.
  • —로컬 모델은 복잡한 Blender matrix math를 자주 환각한다. 작성자는 BYOK Gemini를 권장해, 완전 로컬 워크플로우는 아직 불안정.

  출처: www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1thucyj/a_tool_i_bu원문 보기 →