4-ghibli-at-homeは、完全にローカライズされたオペレーティングアーキテクチャにより、業界をリードするデータプライバシー保護を実現しています。クラウドサービスに依存する多くのAIツールとは異なり、このツールの画像処理パイプラインはすべてユーザーの端末上で行われます。生画像のアップロードからFLUX.1モデルの読み込み、そして最終的にスタイル化されたアートワークの生成まで、すべての計算処理がローカル環境で行われます。
技術資料を見ると、このプロジェクトは多層的なセキュリティ設計を採用していることがわかる。第一に、コア・アルゴリズムは隔離されたPython仮想環境を通じて実行される。第二に、モデルのダウンロードが安全であることを保証するために、Hugging Faceトークン認証メカニズムが使用されている。そして最も重要なのは、データ処理戦略である。オリジナル画像と生成された中間ファイルは一時ディレクトリに保存され、処理が完了すると自動的に消去される。サードパーティのサーバーにデータをアップロードする必要があるオンラインサービス（例えば、Prismaのような商用アプリケーション）と比較して、この設計は、ID、医療画像、または私生活の記録のような機密性の高いコンテンツを含む写真の処理に特に適しています。
開発チームはGitHubのissueで、今後もプライバシー機能を強化し続けることを約束し、将来のバージョンでは、ディスクへの書き込み操作を避けるためにインメモリ・コンピューティング・モデルを導入する予定だ。
この答えは記事から得たものである。4-o-ghibli-at-home：ローカルで動作するジブリ風画像変換ツール》
