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
元セクシー女優の上原亜衣さんが、AIを活用したプロジェクト「AI uehara project」を3月19日に発表しました。 「AI uehara project」は、上原亜衣さんの名前(=亜衣)とAIを掛け、「上原亜衣、AI化」を掲げて始動したプロジェクト。 上原亜衣さんの写真を画像生成AI「Stable Diffusion」に追加学習させるLoRAファイルが公開され、「上原亜衣AI画像コンテスト」と題したTwitter上でのコンテスト企画が行われています。 誰でも上原亜衣の顔を生成できるように 今回無料配布されているのは、NFT「Ai Uehara GM Collection」(外部リンク)として販売されている写真群を「Stable Diffusion」に追加学習させるLoRAファイル(外部リンク)。 このLoRaファイルを手元の「Stable Diffusion」に導入することで、誰
Stability AIは、同社が提供している画像生成AI「Stable Diffusion」を大幅に強化した「Stable Diffusion XL」(SDXL)をオープンソース公開する計画であることを明らかにしました。 学習データを従来の9億パラメータから、23億パラメータへと大幅に強化。これが次期バージョン3に組み込まれるとしています。現在パートナーに対するベータ版提供を行っていますが、パートナーでなくても、DreamStudioユーザーであれば利用できます。 DreamStudioは、Stability AIが提供するAI画像生成サービス。これまで、Stable Diffusionのバージョン1.5、2.1、そして2.1で768×768ピクセルの高解像度描画ができるモデルを利用できていましたが、これにSDXL Beta Previewが加わりました。 ▲DreamStudioならS
こんにちは! イラストレーターのrefeiaです。今日はイラストAIについて話していこうと思います。 はじめに 実は先日、PC USERの編集さんから「そろそろAIの記事でも」と打診いただいたんですが、「そんなの……“どうすんだこれ感”を高らかに歌い上げることぐらいしかできないんですが……」みたいな気持ちになりました。 とはいえ避けていてもしょうがないトピックでもあり、ついでに調べたり考えたりする機会になればお得かなという気持ちもあり、この記事を書くことにしました。 ちなみに、自分の今の立場は Stable DiffusionやNovelAIをいじったことがある それらのAIを制作のワークフローに組み込んだことはない ぐらいです。よろしくお願いします!(ネタバレですが、結論はありません) 急にジェネラティブAIが来た……? ここ半年ぐらい、見たことのないようなAIブームが来ています。SNS
画像生成AI「ステーブル・ディフュージョン」の最初のバージョンを開発した英国のスタートアップ企業が、映像を生成するAIを発表した。既存の映像にテキストや画像を指定すると、新しい映像に変換できるという。 by Will Douglas Heaven2023.02.08 413 19 生成AI(ジェネレーティブAI)のスタートアップ企業であるランウェイ(Runway)は、テキスト入力や参照画像で指定した任意のスタイルを適用して、既存の映像を新しい映像に変換できるAIモデル「Gen-1」を発表した。同社は、2022年に話題となったテキストから画像を生成するモデル「ステーブル・ディフュージョン(Stable Diffusion)」を、スタビリティAI(Stability.AI)と共同開発した企業である。 ランウェイのWebサイトに掲載されているデモリールでは、Gen-1が道行く人々をクレイアニメの
Innovative Tech: このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。Twitter: @shiropen2 米Google、米DeepMind、スイスのETH Zurich、米プリンストン大学、米UC Berkeleyに所属する研究者らが発表した論文「Extracting Training Data from Diffusion Models」は、テキストから画像を生成する拡散モデルが学習データとほぼ同じ画像を生成していたことを実証した研究報告である。 これは学習データの各画像を拡散モデルが記憶し、生成時にほぼ同一を出力していたことになる。個人を特定できる顔写真や商標登録されたロゴも含まれていたため、今回の結果はプライバシーや著作権の問題も深く絡むことになる
画像生成AIは、無から画像を生み出しているわけではなく、膨大なデータセットで学習した内容から求められた画像を出力しています。そこで、出力された画像をもとにして、データセット内のどういった画像がもとになったのかわかるサービスが「Stable Attribution」です。 Stable Attribution https://www.stableattribution.com/ サイトにアクセスすると、Stable Attribution制作の経緯が表示されます。スクロールすると話が続きますが、ただちにサービスを利用したい人は右下にある「skip story」をクリック。 すると画面が左右に分かれたような表示になります。これは、左がAIが画像生成にあたり用いたデータセットの画像、右が生成された画像を示します。 生成された画像の下の「SHARE ATTRIBUTION」をクリック。 すると、「
「人工知能」と称してアーティストやその他のクリエイターの権利を侵害する製品を作りだしたとして、Stability AI、Midjourney、DeviantArtの3社に対して集団訴訟が提起されました。 Stable Diffusion litigation · Joseph Saveri Law Firm & Matthew Butterick https://stablediffusionlitigation.com/ AI Art Generators - Copyright Litigation https://www.saverilawfirm.com/ai-art-generators-copyright-litigation Class Action Filed Against Stability AI, Midjourney, and DeviantArt for DMCA
大手半導体メーカーでありAI研究にも力を入れているNVIDIAが、新たな画像生成AIである「eDiffi」を発表しました。NVIDIAはeDiffiについて、世界中で話題となっている「Stable Diffusion」やOpenAIの「DALL・E2」といった従来の画像生成AIより入力テキストに忠実な画像を生成できると主張しています。 [2211.01324] eDiffi: Text-to-Image Diffusion Models with an Ensemble of Expert Denoisers https://arxiv.org/abs/2211.01324 eDiff-I: Text-to-Image Diffusion Models with Ensemble of Expert Denoisers https://deepimagination.cc/eDiffi/
2022年8月に一般公開されたStable Diffusionは、入力した言葉に従って画像を自動で生成してくれるAIです。そんなStable Diffusionを画像生成AIだけではなく強力な非可逆画像圧縮コーデックとして使う方法について、ソフトウェアエンジニアのマシュー・ビュールマン氏が解説しています。 Stable Diffusion based Image Compression | by Matthias Bühlmann | Sep, 2022 | Medium https://matthias-buehlmann.medium.com/stable-diffusion-based-image-compresssion-6f1f0a399202 実際に以下の画像はすべて512×512ピクセルに圧縮した画像で、サンフランシスコ市街を撮影したもの。1枚目がJPEG形式、2枚目がWeb
前回記事「Midjourney、Stable Diffusion、mimicなどの画像自動生成AIと著作権」は、おかげさまで沢山の方に読んで頂き、いろいろな意見や御質問や取材を頂きました。 それらの意見・御質問や取材を通じて、自分の中で新たな整理ができたので、続編の記事を書きたいと思います。 第1 どのような場合に著作権侵害になるのか みなさんの興味関心が強いトピックとして「画像自動生成AIを利用して画像を自動生成し、既存著作物の類似画像が生成された場合に著作権侵害に該当するか」があります。 前回の記事では「学習に用いられた画像と同一の画像が『偶然』自動生成された場合、著作権侵害に該当するか」について解説をしましたが、今回の記事では、もう少し多くのパターンについて検討をしたいと思います。 まず、その前提として「著作権侵害の要件」と「著作権侵害の効果」について説明をします。 この「要件」と「
画像生成AI「Stable Diffusion」は入力したキーワードに沿って画像を出力してくれるAIで、簡単なお絵かきとキーワードを合わせて意図した画像を生成したり、「この画像っぽい○○」といった指示でイメージを形にできたりと、さまざまな機能や手法が生み出されています。そんなStable Diffusionについて、「画像を学習するAIは、ウェブ上のどのような画像を学習しているのか?」という疑問を解明するために、23億枚のデータセットから1200万枚を抜粋して集計した調査結果を、技術者・ブロガーのアンディ・バイオ氏が公開しています。 Exploring 12 Million of the 2.3 Billion Images Used to Train Stable Diffusion's Image Generator - Waxy.org https://waxy.org/2022/0
巷で話題のStable Diffusion(以下SD)をファインチューニングする方法が公開されたので、早速やります。
「Stable Diffusion」で遊んでいたところ、定期的に謎の画像に差し変えられてしまう皆さん
話題のStableDiffusionがオープンソースで8/23に公開されたので、手元のマシンで動かすまで試したいと思います🖼 (下記に記載していますが、自分の環境だとVRAMが不足しているエラーが出てしまったのでイレギュラーな対応をしています🙏) ※ ↑追記 コメント欄にて、 @kn1chtさんが紹介してくださっているように、マシンのVRAMが10GB未満の環境では半精度(float16)のモデルがオススメされています。 本記事では、別の最適化されたものを紹介していますが、こちらの利用も検討してみると良さそうです👉 https://zenn.dev/link/comments/7a470dc767d8c8 StableDiffusionがどんなものかは、深津さんの記事が参考になります。 1. 環境 Razer Blade (RTX 2070, VRAM 8GB) CUDA Toolk
It is our pleasure to announce the public release of stable diffusion following our release for researchers [https://stability.ai/stablediffusion] Over the last few weeks, we all have been overwhelmed by the response and have been working hard to ensure a safe and ethical release, incorporating data from our beta model tests and community for the developers to act on. In cooperation with the tirel
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