武蔵美のＡＩ絵画コンテスト、「著作権侵害」批判で急きょ中止…４００点以上の応募【読売新聞】 武蔵野美術大学（東京）などが、６～７月に作品を募集した画像生成ＡＩによる絵画のコンテストを取りやめていたことがわかった。主催者側は、特定の画像生成ＡＩアプリの使用を応募の条件としたが、アプリの機能に関する説明を誤った上
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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上原亜衣、AI化 画像生成AIに元セクシー女優を学習させたデータを無料配布
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
生成AIが新章突入、Stable Diffusion共同開発元が動画版を発表
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
画像生成AIが「トレパク」していた？ 学習画像と“ほぼ同じ”生成画像を複数特定 米Googleなどが調査
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
AIが生成した画像のもとになった画像の帰属を示すサービス「Stable Attribution」
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、「
画像生成AI「Stable Diffusion」と「Midjourney」に対して集団訴訟が提起される
「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
予算30万円台の深層学習用PCの買い方｜shi3z
深層学習をまじめにやるなら、どう考えても専用のPCが必要になる。 僕は現在、Memeplexというサービスを運営していて、これはさくらインターネットさんから大量のGPUを借りている。借りたGPUは、さくらインターネットの石狩データセンターで動いている。 さらに、ABCIは企画の段階から立ち会って、実際に仕事ではよく使っている。ABCIは5000以上のGPUを擁するGPUクラウド基盤で、その実態はスーパーコンピュータである。 ABCIを使えば、ほとんどの難しいタスクを恐ろしく安い料金で行うことができる。GoogleやAmazon AWSのようなサービスを展開することができない本邦においては、国家が設立し、民間利用可能なABCIは国民にとっての天叢雲剣あめのむらくものつるぎである。 それでもなお、手元には深層学習用のPCが必要だ。しかも一台では足りない。 ABCIがいかに安くても、PCほどの利
NVIDIAが高精度な画像生成AI「eDiffi」を発表、従来の「Stable diffusion」や「DALL・E2」よりテキストに忠実な画像生成が可能
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/
23億枚もの画像で構成された画像生成AI「Stable Diffusion」のデータセットのうち1200万枚がどこから入手した画像かを調査した結果が公開される
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
話題のStable Diffusionがオープンソース化されたのでローカルで動かしてみる
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
Stable Diffusion Public Release — Stability AI
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
世界変革の前夜は思ったより静か｜深津 貴之 (fladdict)
世界のルールが根本的に変わってしまう… そういう展開は、マンガや映画ではよく起こる。それが現実でも起きそうだ。 あと数日（から数週間）で「トップレベルの画像生成AI」が、世界中にフリーで配布される。 イラスト、マンガはおろか3D CGや建築、動画、映像…果てはフェイクニュースからポルノまで…あらゆる創作に携わる全ての人を巻き込む、歴史的な転換点が訪れようとしている。 凄さ的には、悪魔の実がメルカリで買えるようになる。念能力トレーニング動画がYoutubeにアップされる。それぐらいヤバい。 メルカリで悪魔の実が買える世界では、誰もが能力者（一流とは限らない）になれる。そんな、漫画やゲームのラスボスが語るようなユートピアが、あと数日で現実になってしまうかもしれない。 Stable Diffusionで出力したドワーフの王様Stable Diffusionで出力したホビットのスタディ Stabl
やばすぎるAI画像生成サービス「Stable Diffusion」始まる。 【簡単解説 & 応用 & Prompt付生成事例集】｜やまかず
一応、StableDiffusionとははっきりまず言います…とにかくやばいです。 分かりやすく、他のDALL・E2、Midjourney、Disco Diffusion、他有象無象Text to image machine learning系サービスと比較しますと… クオリティがかなり高い。 制限がなくなり、かなり細かい調整ができるようになったDALL・E2のような感じです。 生成が早い。 設定なしで使えば正直体感DALLE2より早いです。6秒..くらい？ 安い。 3円くらいだと思います。 DALL・E2は1生成17円。Midjourneyは月4000円。 オープンソース これからいろんなサービスにこのAIが搭載されます。 他AIではかけられている学習データのフィルターがない。 各国の代表者や、有名人、ポルノがデータに含まれています。 PC上で使用できる。（ = その場合無料） いや、こ
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かわなえ@イラスト on Twitter: "Stable Diffusionが一般公開されて自分のPCで動かせるようになったので、全く知識がないけど環境を構築してみました。ちょっと忘れないように簡単にまとめてみる。(1)"