AIアートと著作権：「Stable Diffusionを違法化するためのロジック」が人間のアーティストを苦しめるワケ | p2ptk[.]org
AIアートと著作権：「Stable Diffusionを違法化するためのロジック」が人間のアーティストを苦しめるワケ投稿者: heatwave_p2p 投稿日: 2023/4/82023/4/8 Electronic Frontier Foundation アーティストたちは、Stabile Diffusionなどの自動画像生成ツールが自分たちの作品市場を縮小させる可能性を、当然のことながら懸念している。我々は自動化で仕事を奪われる人たちを見捨てるような社会に生きている。そして、ビジュアルアーティストという職業はすでに不安定な立場に置かれている。 こうした状況にあって、著作権にすがろうとするのは自然なことではある。著作権はアーティストが作品から対価を得られるよう保証するものだからだ。だが、一部のアーティストたちがStable Diffusionを相手取って起こした集団訴訟で主張している著作
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AI生成アートとオンライン画像市場：「AIトレーニングに使わせない権利」がクリエイターの仕事を奪うワケ | p2ptk[.]org
AI生成アートとオンライン画像市場：「AIトレーニングに使わせない権利」がクリエイターの仕事を奪うワケ投稿者: heatwave_p2p 投稿日: 2023/4/72023/4/7 Electronic Frontier Foundation コンピュータで生成された画像が、奇妙なアイデアとインターネット接続があれば誰にでもアクセスできるようになった今、「AIアート」による創造は疑問――と訴訟――を提起している。ここでのポイントは、1）AIは実際にどのように機能するのか、2）どのような仕事を代替するのか、3）この変化を通じてアーティストの労働はどのように尊重されるのか、だ。 AIをめぐる訴訟は、その大部分が著作権に関係している。この著作権の問題は非常に複雑であるため、著作権に関連する考察は別稿に譲り（邦訳）、ここでは法律以外の、より深刻な問題に焦点を当てたい。 AIアートジェネレータの仕組
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AIアートが簡単・安価に生み出される世界で、それでも著作権は必要なのか？ | p2ptk[.]org
AIアートが簡単・安価に生み出される世界で、それでも著作権は必要なのか？投稿者: heatwave_p2p 投稿日: 2023/3/32023/3/3 Walled Culture AIが生成するアートが物議を醸している――というのはいささか控えめな表現と言えます。昨年、Stable Diffusionなどの無料ツールが登場したことは、アートの世界を混乱に陥れたのみならず、人間の創造性の本質に深い疑問を投げかけるものでもありました。また、AIアートには著作権という壁が立ちはだかり、テック企業に巨額の訴訟を起こせるチャンスと見る弁護士たちの関心を集めています。 多くのAIアートプログラムは、数十億枚もの既存の画像を用いて、形状、色、スタイルに関する内部ルールを作り出しています。もちろん、その画像の多くが著作権で保護されているはずです。Getty ImagesがStable Diffusion
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日本語で指示するだけでAIが作画する無料Webサービスを公開しました #Stable Diffusion｜shi3z
お知らせ（8/27 08:08）新サービスに移行しました。より便利に使いやすくなっています。そしてずっと無料です 開発の経緯はこちら https://note.com/shi3zblog/n/n8a3c75574053 夜更かしをしていたらすごい勢いでStable Diffusionが落ちてきて、あまりにうれしいのでこの喜びを皆様と分かち合いたく、無償で公開します。 使い方低コスト運用ですので、テキストボックスに文字を入力したあと、Requestボタンを押して、しばらくしたらリロードしてみるとどこかに自分の入れたものが表示されているはずです。といっても、今回のStableDiffusionはめちゃくちゃ速いので運が悪いと無視されます(そうしないと無限に電気代とサーバー代がかかってしまうので無料故の措置だと思ってください)。 注意事項Requestを連打しないでください。 腕に覚えのある方h
初心者がchainerで線画着色してみた。わりとできた。
ﾃﾞｰﾌﾟﾗｰﾆﾝｸﾞはコモディティ化していてハンダ付けの方が付加価値高いといわれるﾋﾟ-FNで主に工作担当のtai2anです。 NHKで全国放送されたAmazon Picking Challengeでガムテべったべたのハンドやロボコン感満載の滑り台とかを工作してました。 とはいえ、やっぱりちょっとディープラーニングしてみたいので1,2か月前からchainerを勉強し始めました。 せっかくなので線画の着色をしたいなーと思って色々試してみました。 線画の着色は教師あり学習なので線画と着色済みの画像のデータセットが(できれば大量に)必要です。 今回はOpenCVでカラーの画像から線画を適当に抽出しています。 抽出例 → カラーの画像を集めて線画を作ればデータセットの完成です。（今回は６０万枚くらい使っています） ネットワークの形ですが、U-netという最初の方でコンボリューションする時の層の出
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