O 4o-ghibli-at-home obtém proteção de privacidade de dados líder do setor por meio de uma arquitetura operacional totalmente localizada. Ao contrário da maioria das ferramentas de IA que dependem de serviços em nuvem, o pipeline de processamento de imagens da ferramenta é feito inteiramente no dispositivo final do usuário: desde o upload da imagem bruta, o carregamento do modelo FLUX.1 e, por fim, a geração da obra de arte estilizada, todos os processos computacionais acontecem no ambiente local.
A documentação técnica mostra que o projeto adota um design de segurança em várias camadas: em primeiro lugar, os algoritmos principais são executados em um ambiente virtual Python isolado; em segundo lugar, o mecanismo de autenticação do token Hugging Face é usado para garantir downloads seguros do modelo; e o mais importante é a estratégia de processamento de dados - tanto as imagens originais quanto os arquivos intermediários gerados são armazenados em um diretório temporário e automaticamente apagados após a conclusão do processamento. Em comparação com os serviços on-line que exigem o upload de dados para servidores de terceiros (por exemplo, aplicativos comerciais como o Prisma), esse design é particularmente adequado para o processamento de fotos com conteúdo confidencial, como identidades, imagens médicas ou registros de vida privada.
A equipe de desenvolvimento prometeu, nos problemas do GitHub, continuar aprimorando os recursos de privacidade, e as versões futuras planejam introduzir um modelo de computação na memória para evitar qualquer operação de gravação em disco.
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