사진과 영상 속 얼굴·자동차 번호판을 자동으로 가려 주는 데스크톱 앱입니다. 파일은 내 컴퓨터 안에서만 처리되며 서버로 업로드되지 않습니다.
사진, 영상, 폴더를 창에 끌어다 놓고 가릴 대상을 고르면 원본을 건드리지 않고 익명화된 사본을 만듭니다. 모자이크, 흐림, 단색, 원하는 이미지로 가릴 수 있습니다.
Important
자동 검출은 완벽하지 않습니다. 저장 전 검토를 켜고 결과를 확인한 뒤 공유해 주세요. 앱이 검토 필요로 끝났다면 완료된 작업으로 간주하지 마세요.
| 플랫폼 | 지원 환경 | 다운로드 |
|---|---|---|
| Windows | Windows 10 이상, 64비트 | Windows 다운로드 |
| macOS | macOS 15 이상, Apple Silicon | macOS 다운로드 |
| Linux | x86_64 | Linux 다운로드 |
링크를 연 뒤 Assets에서 플랫폼에 맞는 파일을 선택하세요. v1.11.0부터
Windows는 CloakFrame-Windows-x64-Setup.exe, macOS는
CloakFrame-macOS-arm64.dmg, Linux는
CloakFrame-Linux-x86_64.AppImage입니다. v1.10.2 이하에서는 파일 이름에 버전이
포함됩니다. Linux에서는 AppImage에 실행 권한을 준 뒤 실행하세요.
chmod +x CloakFrame-Linux-x86_64.AppImage
./CloakFrame-Linux-x86_64.AppImage처음 사용하는 내장 검출 모델은 GitHub에서 한 번만 다운로드하여 캐시합니다 (약 0.23~11 MB). 이후에는 오프라인으로 처리할 수 있습니다.
Note
이전 이름은 Redactly였습니다. 기존 사용자는 첫 실행 때 설정과 이미 받은 모델을 자동으로 이어서 사용합니다.
- 사진, 영상 또는 폴더를 창에 끌어다 놓습니다.
- 얼굴, 번호판 또는 둘 다 선택합니다.
- 얼굴 모델은 정확 · YOLO5Face-n(권장) 또는 빠름 · YuNet을 고릅니다.
- 마스킹 방식과 출력 폴더를 정합니다.
- 시작을 누릅니다.
원본 파일은 수정하지 않습니다. 같은 이름의 결과가 이미 있거나 여러 입력이 한 출력 경로를 함께 사용하게 되면 작업을 시작하지 않으므로, 기존 결과를 실수로 덮어쓰지 않습니다.
저장 전 검토를 켜면 다음 작업을 할 수 있습니다.
- 사진에서 잘못 잡힌 영역을 지우고 놓친 영역을 직접 추가
- 영상의 얼굴·번호판 트랙을 타임라인에서 확인
- 잘못 잡힌 영상 트랙을 전체 구간에서 제외
- 놓친 대상을 수동 트랙으로 추가하고 이동에 맞춰 키프레임 조정
모든 항목이 문제없이 가려져야 완료로 끝납니다. 실패, 건너뜀, 검출 영역 없는 저장이 하나라도 있으면 검토 필요와 요약을 표시합니다. 이때는 활동 로그에서 해당 파일을 찾고 결과를 직접 확인해 주세요.
- 이미지:
.jpg.jpeg.png.bmp.tif.tiff.webp - 영상:
.mp4.mov.m4v(H.264/HEVC, 8비트 SDR) - 출력 영상: H.264(기본) 또는 HEVC MP4
영상은 양방향 추적으로 대상을 찾은 뒤 인코딩하는 두 단계로 처리합니다. 원본 오디오는 MP4와 호환되면 유지하고, 필요할 때만 AAC로 변환합니다. 회전 정보는 픽셀에 반영하고 컨테이너 메타데이터는 제거합니다. 10비트/HDR 영상은 품질을 조용히 떨어뜨리는 대신 거부합니다.
Warning
영상 기능은 베타입니다. 공유 전 결과를 끝까지 재생해 확인해 주세요. Linux 영상 경로는 자동 테스트로 검증하지만 아직 수동 검증 범위가 제한적입니다.
가능한 경우 GPU를 사용하고 실패하면 CPU로 자동 전환합니다.
| 플랫폼 | 가속 방식 |
|---|---|
| macOS | CoreML 검출 · VideoToolbox 인코딩 |
| Windows | DirectML 검출 · NVENC/Quick Sync 인코딩 |
| Linux | 소스 빌드 시 CUDA/MIGraphX 검출 · NVENC/Quick Sync 인코딩 |
공식 Linux AppImage의 검출은 현재 CPU를 사용합니다. 빠른 YuNet 모델도 모든 플랫폼에서 CPU를 사용합니다.
사진과 영상 내용은 기기 밖으로 전송되지 않습니다. CloakFrame이 만드는 네트워크 요청은 다음 세 가지뿐이며 이미지나 개인 데이터를 포함하지 않습니다.
- 처음 쓰는 내장 모델 다운로드
- 시작할 때 새 버전 확인
- 사용자가 업데이트를 승인한 뒤 릴리스 파일 다운로드
업데이트 확인은 설정 → 시작 시 업데이트 확인에서 끌 수 있습니다. 사용자 승인 전에는 업데이트 파일을 다운로드하지 않습니다.
먼저 얼굴 모델을 바꾸거나, 번호판/얼굴 선택이 맞는지 확인하세요. 검출되지 않은 영역은 저장 전 검토에서 직접 추가할 수 있습니다.
ffmpeg와 ffprobe가 필요합니다. 공식 배포본에는 함께 들어 있지만 소스 빌드는
두 프로그램이 PATH에 있어야 합니다. HDR·10비트 영상은 지원하지 않습니다.
**찾아보기…**에서 SCRFD .onnx 모델을 선택할 수 있습니다. 신뢰하는 출처의
파일만 사용하세요. ONNX 파일은 네이티브 런타임이 실행하는 모델 입력입니다.
CloakFrame 소스 코드는 GNU GPL v3.0 이상으로 배포합니다. 자세한 조건은 LICENSE를 확인하세요. 2026 Nyabi.
내장 모델은 앱이나 저장소에 포함되지 않고 처음 사용할 때 다운로드합니다. 권장 YOLO5Face-n 모델은 WIDER FACE 데이터 조건 때문에 비상업적 연구 용도로만 취급해야 합니다. 빠른 YuNet 모델과 번호판 모델은 각각의 MIT 조건을 따릅니다. 커스텀 모델의 조건은 제공처에 따라 다릅니다.
모델 출처, 논문 인용, 런타임 구성요소의 정확한 조건은 모델과 제3자 고지 및 THIRD_PARTY_NOTICES.txt에 정리되어 있습니다.
직접 빌드하려면 BUILDING.md, 변경을 제안하려면
CONTRIBUTING.md를 확인하세요. CMake 프리셋, 테스트,
clang-format, clang-tidy 사용법도 두 문서에 있습니다.