도구가 한 화면에 다 있습니다
만들고, 키우고, 줄이고, 바꾸고, 다시 읽는 일을 앱을 옮겨 다니지 않고 끝냅니다. 이미지와 오디오 도구가 같은 화면과 같은 게이트를 씁니다.
- 이미지: 생성, 업스케일, 압축, 변환, 인식
- 오디오: 음성 합성, 목소리 복제, 효과음, 음악, 전사, 추출, 변환

Redrob Studio
받는 곳 GitHub
이미지와 오디오 도구를 한 화면에 모은 웹앱입니다. 생성은 직접 돌리는 GPU에서 일어나고, 외부 추론 서버로는 아무것도 나가지 않습니다.
만들고, 키우고, 줄이고, 바꾸고, 다시 읽는 일을 앱을 옮겨 다니지 않고 끝냅니다. 이미지와 오디오 도구가 같은 화면과 같은 게이트를 씁니다.

워크플로는 서버에서 허용된 템플릿으로만 조립하고, 진행 상황은 서버가 흘려보냅니다. GPU 주소는 서버 설정에만 있고 브라우저까지 내려가지 않습니다.

로컬 모델은 고객 앞에 못 내놓을 결과물도 그냥 만들어 줍니다. 그래서 그런 요청은 생성 전에 막고, 그래도 새어 나온 결과물은 파일이 만들어진 뒤에 잡습니다. 위험한 프롬프트와 위험한 이미지는 다른 문제라서 두 번 봅니다.

기본 설정은 출발점이고, 거기 묶이지 않습니다. 직접 튜닝한 체크포인트나 LoRA를 넣고 지금 쓰는 것과 같은 프롬프트로 돌려서, 두 결과를 나란히 본 다음에 정하면 됩니다.

GPU 호스트를 붙이지 않으면 UI는 열리지만 어떤 도구도 출력을 만들지 않습니다. 조용히 대신 돌아 주는 클라우드 경로가 없습니다. 설정 문제가 아니라 설계상의 조건입니다.


모듈 전체와 우리가 스스로 지키는 규칙을 한자리에 뒀습니다.
설계부터 로컬
브라우저 → 앱 → 내 GPU 프로세스
이미지 생성
스튜디오 안에서 Redrob Image로 생성
음악 생성
Studio 안에서만 공개한 Redrob Tune으로 생성
이중 안전 게이트
프롬프트는 LLM, 결과물은 VLM
외부 API 없음
외부 추론 서버로 나가는 요청 없음
Apache-2.0
받아서 고치고 다시 배포까지
안전 게이트는 이미지·텍스트·오디오 라벨 프롬프트 6,000건으로 측정했습니다. 정확도 99.92%, 위음성 0건, 위양성 5건입니다. 프롬프트를 어떻게 모았고 혼동 행렬이 어떻게 나왔는지는 이 페이지 밖에 정리해 뒀습니다.
측정 기록 보기공개 레포를 받아서 로컬에서 돌려 보면 방법이 그대로 보입니다.
01
공개 레포를 받아서 yarn으로 설치합니다.
02
내 GPU에서 돌고 있는 로컬 추론 프로세스에 앱을 붙입니다.
03
프롬프트와 결과물이 내 GPU에 남습니다.
git clone https://github.com/redrob-labs/redrob-studio.git && cd redrob-studio && yarn install && yarn dev라이선스, 한계, 그리고 실제로 어떻게 돌아가는지. 모든 주장에는 방법과 유의 사항을 같이 답니다.