Stable Diffusion又把藝術(shù)家們?nèi)桥耍?/p>

(資料圖片僅供參考)

不少畫家發(fā)現(xiàn)，Stable Diffusion使用的數(shù)據(jù)集里有自己的畫作。

且不說自己的畫作被免費拿去訓練模型，而且畫出來的作品又很好。

這不是被人偷拿自己的成果，反過來砸自己的飯碗？

一位插畫師對此解釋道，人們會使用AI生成圖書封面、文章插圖等內(nèi)容，這將威脅他們的生計，畢竟站在購買者視角，當你可以免費在1000張圖里挑來挑去時，為什么要付1000美元給創(chuàng)作者？

事情發(fā)展到現(xiàn)在，已經(jīng)出現(xiàn)了一些網(wǎng)站，可以讓藝術(shù)家們來檢索自己的作品是否被使用。

Stability AI的創(chuàng)始人回應稱，數(shù)據(jù)庫中藝術(shù)畫的占比不足0.1%，并且只有在用戶專門調(diào)用時才會使用。

但這種說法，藝術(shù)家們顯然不買賬。

越來越多藝術(shù)家擔心被砸飯碗

油畫家艾琳?漢森 (Erin Hanson) 是此番主角之一，她花了好幾年來探索形成一套個人獨有的色調(diào)和筆觸，也因此在業(yè)內(nèi)小有名氣。

面對Stable Diffusion用其關(guān)鍵詞生成的圖畫，她指出，AI生成的樹木與她2021年作品「水晶楓樹」非常相似，另一幅，海邊懸崖和野花作品中，紫色花朵和夕陽特征也「借鑒」自己過去作品。

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艾琳感慨道「這絕對像是我畫的一樣」。

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同其他藝術(shù)家的不滿一樣，艾琳十分介意個人作品被AI使用，尤其相關(guān)機構(gòu)根本沒跟她征求同意。

艾琳補充道，使用作品訓練AI不該被一刀切禁止，但她希望從中獲取報酬，尤其業(yè)內(nèi)已有人在出售AI生成圖片，創(chuàng)作者理應得到補償，「哪怕是幾分之一便士」。

另一位藝術(shù)家來自匹茲堡的塔拉?麥克弗森 ( Tara McPherson )有類似看法。

塔拉主要為玩具、服裝等產(chǎn)品做設(shè)計，她一方面認為AI確實會在某些設(shè)計場景戰(zhàn)勝人類，另一方面她也因自己的作品被用于訓練，感覺自己被「利用」了。

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之所以會出現(xiàn)這樣的現(xiàn)象，是因為Stable Diffusion使用的核心數(shù)據(jù)集，是目前全球最大的開放圖像-文本對數(shù)據(jù)集LAION-5B。

它一共包含了5850億個圖像文本對，其中包含的很多圖像，都是從互聯(lián)網(wǎng)上抓取到的。

開頭提到，現(xiàn)在已經(jīng)出現(xiàn)了一些網(wǎng)站可以專門檢索畫作是否被收錄于LAION-5B中。

比如“Have I Been Trained?”，盡管它能檢索的只有1200萬張圖像，但是漢森發(fā)現(xiàn)，就在這個小樣本中便已經(jīng)發(fā)現(xiàn)了自己3854張作品。

少數(shù)藝術(shù)家對Stable Diffusion反對態(tài)度更強烈。

「我根本不想幫助會降低我工作價值的機器訓練」。說這話的人是丹尼爾?丹杰（Daniel Danger），一位版畫與插畫師。

丹尼爾曾為美國搖滾樂團Phish及Primus設(shè)計海報，他十分擔心AI生成圖片會取代自己的作品應用于書籍封面、新媒體文章插圖等領(lǐng)域。他在知道作品被用于訓練Stable Diffusion后，表達了憤怒。

丹尼爾進一步認為，AI在利用創(chuàng)作者數(shù)據(jù)變強，同時，又在砸藝術(shù)家們的飯碗。一旦人們可以一分錢不花在幾千張符合要求的圖里選來選去，那誰會支付千元美金給創(chuàng)作者呢？

但丹尼爾也不愿用加水印方式保護自己。因為這對藝術(shù)家來說，會破壞作品給人的觀感，妨害人們在觀看中獲取靈感與樂趣。

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對藝術(shù)創(chuàng)作者們的遭遇，華盛頓大學一位法學教授感到同情。

但她也表示，暫時無法判定AI生產(chǎn)模型侵犯藝術(shù)家的版權(quán)，如若要求數(shù)據(jù)集里每張圖像都必須獲得需求，這將令機器學習公司們望而卻步。

至于市面上模型那么多，為什么Stable Diffusion成為焦點？

其原因在于該模型的開源特性。通過挖掘其披露信息，人們發(fā)現(xiàn)該模型基于圖像和文本對應數(shù)據(jù)進行訓練，其中就包括了全尺寸數(shù)據(jù)集LAION-5B。

該數(shù)據(jù)集由德國非營利組織LAION創(chuàng)建，其名字指的是「大規(guī)模人工智能開放網(wǎng)絡(luò)」，其中含有大量藝術(shù)創(chuàng)作者作品，有人提供了網(wǎng)站用于專門查詢數(shù)據(jù)集中包含哪些藝術(shù)家的作品（鏈接在文末）。

值得一提的是，相比Stable Diffusion，OpenAI的DALL-E系列等模型因未開源，難以追溯數(shù)據(jù)集使用情況，面對麻煩要小很多，當然，這不意味著他們沒有使用創(chuàng)作者們的作品作為數(shù)據(jù)集。

關(guān)于上述質(zhì)疑乃至反對聲，Stability AI 創(chuàng)始人兼CEO Emad Mostaque 做出了回應，他表示，藝術(shù)創(chuàng)作者作品只占訓練數(shù)據(jù)集的不到0.1%。

不過這位CEO也表示，他們研究如何讓創(chuàng)意工作者從中獲取一些回報。

One More Thing

事實上，正是依靠無數(shù)張原創(chuàng)作品外加開源策略，Stable Diffusion已為數(shù)百萬人提供生成服務(wù)，背后公司估值迅速增長達到10億美金。

有美國主流媒體記者在報道中鼓吹該賽道價值，下筆寫道「在硅谷，加密貨幣及元宇宙都已Out，AI生成內(nèi)容才是潮流所在?！?/p>

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另據(jù)紐約時報于10月23日（周六）一篇內(nèi)容曝光，剛拿到錢的Stability AI私下舉辦了一場慶祝派對。

場地選在舊金山一座博物館，參會者包括了Google聯(lián)合創(chuàng)始人Sergey Brin、AngelList創(chuàng)始人Naval Ravikant和風險投資家Ron Conway。

關(guān)于未來，Stability AI團隊在慶祝Party上表示十分樂觀。

明年之內(nèi)，他們會用融資獲得的錢將模型生成能力拓展到視頻、音頻等模態(tài)，讓全球各地人都能用上自己的本地化算法版本。

參考鏈接：

https://laion-aesthetic.datasette.io/laion-aesthetic-6pls/images

https://edition.cnn.com/2022/10/21/tech/artists-ai-images/

https://www.nytimes.com/2022/10/21/technology/generative-ai.html

https://haveibeentrained.com/

關(guān)鍵詞： 生成圖片 機器學習 成為焦點