소개
AnimeTag-AI를 만든 이유와 운영 원칙
왜 AnimeTag-AI를 만들었나
AnimeTag-AI는 처음부터 "사업"으로 기획된 서비스가 아닙니다. AI 그림 태깅과 LoRA 데이터셋 작업을 직접 하면서 겪은 불편함에서 출발했습니다. NAI나 Stable Diffusion으로 그림을 만들고 나면 그 그림을 다시 태그로 정리해야 하는 순간이 자주 옵니다 — 마음에 드는 결과물을 재현하고 싶을 때, LoRA 학습용 캡션을 준비할 때, 쌓인 이미지를 나중에 검색 가능하게 정리하고 싶을 때가 대표적입니다. 매번 다른 도구를 오가며 태그를 뽑고, 그 결과를 다시 카테고리별로 손으로 분류하는 과정이 반복되다 보니 "이 과정 자체를 한 곳에서 빠르게 끝낼 수 있는 도구가 있으면 좋겠다"는 생각으로 직접 만들게 된 것이 AnimeTag-AI의 시작입니다.
무엇을 만들었나
핵심은 단순합니다. 이미지를 넣으면 Danbooru 이미지 데이터로 학습된 태거 AI 모델이 General (외형·의상·포즈·배경 등), Character(캐릭터/작품명), Rating(콘텐츠 등급) 세 종류의 태그를 한 번에 추출합니다. 여기에 실제 작업 흐름에서 필요했던 기능들을 더했습니다 — Threshold 슬라이더로 신뢰도 낮은 태그를 즉시 걸러내는 기능, 결과를 외형·의상·포즈·소품·배경·기타로 자동 재분류해주는 "카테고리별 보기", 그리고 이미지 없이 이미 가지고 있는 태그 텍스트만 정리하고 싶을 때 쓸 수 있는 별도의 태그 분석 도구까지 — 전부 실제로 이 작업을 반복하면서 "이런 기능이 있었으면" 하고 아쉬웠던 지점을 하나씩 채운 결과입니다. 실제 결과 화면 예시는 홈페이지 예시 섹션에서 확인할 수 있습니다.
어떤 방식으로 동작하나
프론트엔드는 Cloudflare Pages에서, 태그 추론을 담당하는 백엔드는 Hugging Face Spaces 위에 FastAPI와 ONNX Runtime으로 서비스하고 있습니다. 업로드된 이미지는 태그 추론이라는 단일 목적을 위해 일시적으로만 처리되며, 별도로 서버에 저장하지 않습니다. 자세한 처리 방식은 개인정보처리방침에서 확인할 수 있습니다.
운영 원칙
- 무료 유지 — 회원가입이나 결제 없이 누구나 바로 사용할 수 있도록 유지합니다.
- 필요에서 나온 기능만 추가 — 기능을 늘리기 위한 기능이 아니라, 실제 태깅 작업을 하면서 필요했던 기능 위주로 하나씩 추가해나갑니다.
- 투명한 처리 방식 — 이미지가 어떻게 처리되고 저장되지 않는지를 숨기지 않고 개인정보처리방침에 명시합니다.
- 실전 노하우 공유 — 태깅과 데이터셋 준비 과정에서 얻은 노하우를 블로그를 통해 계속 정리해서 공유합니다.
더 확인해보고 싶다면
실제 작업 흐름에 어떻게 적용하는지 궁금하다면 활용 사례 페이지에서 구체적인 예시를 확인할 수 있고, 어떤 도구들을 제공하는지는 모든 도구 페이지에 정리해두었습니다. 궁금한 점이나 개선 제안이 있다면 이메일로 언제든 연락 주세요. 사용자 의견은 실제로 기능 추가 우선순위에 반영됩니다.