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Birdwatch Note

2023-07-07 00:28:51 UTC - MISINFORMED_OR_POTENTIALLY_MISLEADING

比較的元画像を生成しやすい『拡散モデル』でも元画像を生成する確率は、学習データ30万枚に対して約0.03%以下の確率だそうです。 GIZMODO https://www.gizmodo.jp/2023/02/ai-art-generators-ai-copyright-stable-diffusion.html また、拡散モデルは学習データにノイズをかけて記憶しているため、 スタビジ https://toukei-lab.com/diffusion-model WebBigdata https://webbigdata.jp/post-11097/ 特定の画像データのみを学習させた『学習モデル』や任意の画像を読み込ませて生成する『image to image』を使用しない限り、意図的に任意の画像を生成することは簡単ではありません。 よって「お前の好きな神絵師の絵柄をパクり放題なのに♪」と言う表現は誇張した表現となり誤解を生む原因となりかねません。

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• 比較的元画像を生成しやすい『拡散モデル』でも元画像を生成する確率は、学習データ30万枚に対して約0.03%以下の確率だそうです。 GIZMODO https://www.gizmodo.jp/2023/02/ai-art-generators-ai-copyright-stable-diffusion.html また、拡散モデルは学習データにノイズをかけて記憶しているため、 スタビジ https://toukei-lab.com/diffusion-model WebBigdata https://webbigdata.jp/post-11097/ 特定の画像データのみを学習させた『学習モデル』や任意の画像を読み込ませて生成する『image to image』を使用しない限り、意図的に任意の画像を生成することは簡単ではありません。 よって「お前の好きな神絵師の絵柄をパクり放題なのに♪」と言う表現は誇張した表現となり誤解を生む原因となりかねません。