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拒絕白嫖!Stable Diffusion 新版:畫師可自主選擇作品是否加入訓(xùn)練集

量子位 2022/12/17 18:51:02 責(zé)編:遠(yuǎn)生

不希望自己作品被 Stable Diffusion“白嫖”的畫家們,可以松口氣了!

Stable Diffusion 3.0 版本將會(huì)提供一個(gè)選項(xiàng):

藝術(shù)家們可以選擇將自己的畫作納入 Stable Diffusion 3 的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集,或從數(shù)據(jù)集中刪掉。

據(jù)了解,未來(lái)幾周內(nèi),這個(gè)操作就會(huì)被開(kāi)啟。

不過(guò),承接這個(gè)任務(wù)的不是 Stability AI 本身,而是一個(gè)叫 Spawning 的藝術(shù)家倡導(dǎo)組織。

自由選擇納入或刪除作品

選擇在 Stable Diffusion3 中納入或刪除自己的作品,步驟十分簡(jiǎn)單。

畫師們只需要在網(wǎng)站“Have I Been Trained?”注冊(cè),并表明自己希望在訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中刪除或者納入哪些自己的作品。

而后,Spawning 會(huì)收集藝術(shù)家們?cè)诰W(wǎng)站上的意向。

網(wǎng)站 Have I Been Trained 背后是 LAION-5B 訓(xùn)練數(shù)據(jù)集,它被用來(lái)訓(xùn)練 Stable Diffusion 和 Google 的 Imagen AI 等模型。

LAION 是一個(gè)非營(yíng)利性的開(kāi)源數(shù)據(jù)集,Stability AI 對(duì)其進(jìn)行了部分資金資助。

具體操作是醬嬸的:

首先需要在 Have I Been Trained 上注冊(cè)一個(gè)賬戶,然后上傳自己的畫作。

利用 LAION 圖像數(shù)據(jù)庫(kù),搜索引擎會(huì)顯示出上傳畫作在數(shù)據(jù)庫(kù)訓(xùn)練集中的匹配項(xiàng)

這個(gè)時(shí)候,只需要分別右鍵單擊幾個(gè)縮略圖,并在彈出選項(xiàng)中選擇選擇刪除此圖像即可。

所有退出數(shù)據(jù)集的圖像,都會(huì)集中顯示在一個(gè)“選擇退出”的圖像列表中。

當(dāng)然,上述還只是進(jìn)行操作的大概步驟,實(shí)施細(xì)節(jié)尚待完善。

Stability AI 創(chuàng)始人兼 CEO Emad Mostaque 在推特上表示,除了選擇刪除外,Spawning 還將提供選擇加入請(qǐng)求。

也就是說(shuō),希望自己作品成為訓(xùn)練集一部分的藝術(shù)家,同樣可以把自己的畫作添加到里面。

這位 CEO 在推特上還說(shuō)了:

我們希望為大伙兒建立更好的數(shù)據(jù)集,相信這是一項(xiàng)變革性的技術(shù)。

我們樂(lè)意與各方接觸,并盡可能做到透明。

承接數(shù)據(jù)收集工作的 Spawning,是一個(gè)總部位于柏林的藝術(shù)家倡導(dǎo)組織。

它很年輕,今年 9 月剛剛創(chuàng)建創(chuàng)建,創(chuàng)始人是 Dryhurst 夫婦和一位音樂(lè)家。

Dryhurst 表示,這三個(gè)月來(lái),Spawning 一直在和 Stability AI 和 LAION 進(jìn)行洽談,并得到了支持。

他還表示,Spwaning 是一個(gè)獨(dú)立組織,不會(huì)把收集來(lái)的數(shù)據(jù)拿去做任何別的事。

然而,人們對(duì)事情的擔(dān)心并不局限在數(shù)據(jù)隱私上。

一個(gè)方面是,要從訓(xùn)練集中刪除圖像,前提是你想要?jiǎng)h除的圖像已經(jīng)存在于 LAION 數(shù)據(jù)集中,且可以在 Have I Been Trained 上搜索到。

此外,目前沒(méi)有辦法選擇批量刪除圖片,如果數(shù)據(jù)集中存在同一圖像的多個(gè)副本,那么刪除起來(lái)可是個(gè)費(fèi)時(shí)費(fèi)力的大工程。

而爭(zhēng)議的目光最為聚集的一點(diǎn),則是讓藝術(shù)家們紛紛跑去注冊(cè)一個(gè)和 Stability AI 或 LAION 沒(méi)有法律約束的網(wǎng)站。

目前在 Have I Been Trained 完成“刪除圖像”的操作,整個(gè)流程可以說(shuō)是暢通無(wú)阻。

沒(méi)錯(cuò),你既不會(huì)遇上任何試圖驗(yàn)證身份的步驟,也不會(huì)遇上任何法律約束的條約。

也就是說(shuō),你想把別人的作品添加或從訓(xùn)練集中刪除,輕而易舉,完全不受阻礙。

有人上傳了一張版權(quán)不屬于自己的圖像,并將其從數(shù)據(jù)集中刪除

以及,針對(duì) Spawning 在其公告視頻中關(guān)于同意的聲明,有網(wǎng)友指出,選擇退出過(guò)程不符合歐洲通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例(GDPR)中關(guān)于“同意”的定義。

這份條例中規(guī)定,必須予以用戶主動(dòng)同意的權(quán)利,而不是默認(rèn)同意了。

誰(shuí)擁有 AIGC 作品版權(quán)?

有看客擁有更激烈一些的看法:

設(shè)置的選項(xiàng),應(yīng)該只有“要不要讓自己的畫作加入訓(xùn)練集”,而不是既有加入也有刪除。

他們的觀點(diǎn)是,所有的藝術(shù)作品都應(yīng)該默認(rèn)被 AI 訓(xùn)練集排除在外

今年,AIGC 的力量噴薄而出,席卷全球各行各業(yè)。

自 DALL?E 2 在 4 月發(fā)布以來(lái),創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)一直對(duì) AI 藝術(shù)圖像所有權(quán)的問(wèn)題議論紛紛,尤其是畫家本人,他們中不少都抱著飯碗對(duì) AIGC 罵罵咧咧。

DALL?E 2 生成圖像

等到開(kāi)源的 Stable Diffusion 在 8 月發(fā)布時(shí),有關(guān)模型訓(xùn)練的爭(zhēng)議也越來(lái)越大。

用大量網(wǎng)絡(luò)中真人畫師的作品組成數(shù)據(jù)集,然后生成 AI 畫作,被有的網(wǎng)友批判為“抄襲和偷竊”。

但是這樣的“抄襲”很難衡量其頻次,因?yàn)閿U(kuò)散系統(tǒng)是根據(jù)來(lái)自不同來(lái)源的數(shù)十億張圖像進(jìn)行訓(xùn)練的。

而且,這樣生成的作品,版權(quán)到底歸屬哪一方?

是被“學(xué)習(xí)”的畫家,還是 AI 模型背后的公司,抑或是 AI 模型本身?

一切尚未有所定論。

前幾天,馬里蘭大學(xué)和紐約大學(xué)的科學(xué)家們做了一項(xiàng)新研究,研究表明:

DALL?E2 和 Stable Diffusion 這樣的文生圖 AI 模型,可以并且確實(shí)在從它們的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中,瘋狂復(fù)制數(shù)據(jù)集圖像的各個(gè)方面。

“使用擴(kuò)散模型生成數(shù)據(jù)的公司,可能需要重新考慮涉及知識(shí)產(chǎn)權(quán)法的任何部分。”研究人員表示,“因?yàn)閹缀鯖](méi)辦法驗(yàn)證 Stable Diffusion 生成的任何圖像,是不是全新的,或者有沒(méi)有從訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中竊取別人的成果。”

Stable Diffusion 從其訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中復(fù)制元素的更多示例(圖源:TechCrunch)

研究表明,模型復(fù)制的頻率取決于幾個(gè)因素,包括訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的大小,較小的集合往往比較大的集合導(dǎo)致更多的復(fù)制。

與此同時(shí),一旦模型記住了原畫作,就很難判定生成圖像和原始圖像之間的界限。

相似度達(dá)到多少,才能判定抄襲與否或版權(quán)歸屬何方呢?

研究人員也并沒(méi)有給出答案,他們只是說(shuō):

我們不能拋棄擴(kuò)散模型,應(yīng)該考慮如何在不損害隱私的情況下保持它們的性能。

那么,有沒(méi)有一種辦法,讓藝術(shù)家的版權(quán)受到保護(hù)需求,和 AI 生成技術(shù)繼續(xù)進(jìn)步達(dá)到微妙的平衡?

Stability AI 承認(rèn),自家產(chǎn)品引發(fā)了對(duì)在線 AI 生成藝術(shù)的大規(guī)模道德辯論,其間主流還是抗議的聲音。

不過(guò),就讓藝術(shù)家自動(dòng)選擇加入或刪除圖像這事兒,CEO 同志 Emad Mostaque 毫不忌諱地表達(dá)了自己的開(kāi)放態(tài)度

他在推特上寫道:

@laion_ai 團(tuán)隊(duì)對(duì)反饋有著非常開(kāi)放的心態(tài),我們的初心是希望為所有人構(gòu)建更好的數(shù)據(jù)集。

那么,你是怎么看待 AIGC 生成作品版權(quán)歸屬的?

參考鏈接:

  • [1]https://venturebeat.com/ai/stability-ai-to-honor-artist-opt-out-requests-for-stable-diffusion-3/

  • [2]https://twitter.com/EMostaque

本文來(lái)自微信公眾號(hào):量子位 (ID:QbitAI),作者:衡宇

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