稳定扩散又惹怒了艺人！
很多画家发现稳定扩散使用的数据集中有自己的画作。
更别说我的画都是免费拿给培训模特看的，画的作品都很不错。
这不是有人在偷自己的成果，砸自己的饭碗吗？
一位插画师解释说，人们将使用AI生成书籍封面、文章插图和其他内容，这将威胁到他们的生计。毕竟，从买家的角度来看，当你可以在1000张图片中免费选择时，为什么要向创作者支付1000美元？
到现在，已经有一些网站允许艺术家搜索他们的作品是否被使用过。
稳定性AI创始人回应称，艺术画在数据库中的比例不到0.1%，只有在用户特别调用时才会使用。
但艺人显然对这种说法并不买账。
越来越多的艺人担心被砸。
油画家艾琳·汉森是这次展览的主角之一。她花了几年时间摸索，形成了一套独特的色彩和笔触，让她在业界小有名气。
面对Stable Diffusion以其关键词生成的图片，她指出，AI生成的树与她2021年的作品《水晶枫树》非常相似。另一方面，在海边悬崖和野花的作品中，紫色的花朵和日落的特征也“借鉴”了她过去的作品。
稳定扩散生成图片。来源:美国有线电视新闻网
艾琳感慨道，“这绝对像我画的”。
艾琳2021年作品《水晶枫叶》来源:CNN
和其他艺术家的不满一样，艾琳非常在意自己的个人作品被艾使用，尤其是相关机构根本没有征得她的同意。
另一位来自匹兹堡的艺术家塔拉·麦克弗森也有类似的观点。
塔拉主要设计玩具、服装等产品。一方面，她认为AI真的会在一些设计场景上打败人类。另一方面，她觉得自己被“利用”了，因为她的作品是用来培训的。
塔拉来源:作者网站
造成这种现象的原因是稳定扩散使用的核心数据集是目前世界上最大的开放图文对数据集LAION-5B。
它总共包含5850亿个图像文本对，其中许多是从互联网上捕获的。
刚开始的时候，已经有网站出现搜索画作是否被收录在LAION-5B中。
比如“我受过训练吗？”虽然它只能检索1200万幅图像，但汉森发现，他已经在这个小样本中找到了3854幅作品。
少数艺术家更强烈地反对稳定扩散。
“我根本不想帮助会降低我工作价值的机器训练”。说这话的人是版画家兼插画家丹尼尔·丹杰。
丹尼尔进一步认为，AI在利用创作者数据变强的同时，也在砸艺术家的饭碗。一旦人们可以不花一分钱从成千上万的合格图片中进行选择，谁还会给创作者支付几千块钱呢？
但是丹尼尔不想通过水印来保护自己。对于艺术家来说，会破坏作品的印象，阻碍人们在观看中获得灵感和乐趣。
丹尼尔作品来源:CNN
华盛顿大学的一名法学教授对艺术创作者的遭遇表示同情。
但她也表示，暂时无法认定AI制作模式侵犯了艺人的著作权。如果需要数据集中的每个图像来获得需求，这将使机器学习公司望而却步。
至于市面上那么多型号，为什么稳定扩散成为重点？
原因就在于这种模式的开源性。通过对公开的信息进行挖掘，发现模型是基于图像和文本的对应数据进行训练的，包括全规模数据集LAION-5B。
这个数据集是由德国非营利组织LAION创建的。它的名字指的是“人工智能的大规模开放网络”，里面包含了大量艺术家的作品。有人提供了一个网站来查询哪些艺术家的作品被纳入数据集中。
值得一提的是，与稳定扩散相比，OpenAI的DALL-E系列等模型由于不是开源的，很难追踪数据集的使用情况，因此面临的麻烦要小得多。当然，这并不意味着他们不把创作者的作品作为数据集。
对于上述质疑甚至反对的声音，Stability AI创始人兼首席执行官艾玛德·莫斯塔克(Andrew Mostaque)做出了回应。他说，艺术创作者的作品只占训练数据集的不到0.1%。
不过，这位CEO还说，他们研究了如何从创意工作者那里获得一些奖励。
还有一点
事实上，依靠无数的原创作品和开源策略，稳定扩散已经为数百万人提供了代服务，背后的公司估值迅速提升至10亿美元。
美国一些主流媒体记者在报道中鼓吹赛道的价值，并写道，“在硅谷，加密货币和元宇宙已经走出去，AI生成的内容是趋势。」
稳定扩散会议
《纽约时报》10月23日的文章称，刚刚拿到钱的Stability AI私下举办了一场庆功宴。
地点选在三藩市的一个博物馆里，参与者包括谷歌联合创始人谢尔盖·布林(Sergey Brin)、AngelList创始人纳瓦·拉维坎特(Naval Ravikant)和风险投资家罗恩·康韦。
关于未来，维稳AI团队在庆功会上表示非常乐观。
明年之内，他们将利用融资来的钱，把模型生成能力扩展到视频、音频等模式，让全世界的人都能用上自己的本地化算法版本。
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