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画像生成AI忘備録　12月第一週

かたらぎ

※11月の収集し忘れた情報も含みます。


新技術

MagicAnimate

　TikTokを運営するByteDanceが公開した、用意したモーション動画をコントロールネット「DancePose」で変換して一枚の写真から動かす技術です。
　Animate Anyoneとはまた違う技術でもあります。

　huggingface上では性能の高いGPUがなくても体験することができます。

抹茶もなかさんによる論文の翻訳＆解説

X-Adapter

　SD1系のLoRAやコントロールネットを再トレーニングすることなく変換可能な技術。これによりSD1系の高性能なコントロールネットをSDXLに対応させたりすることが期待されています。

新規SDXLモデル

animagine-xl-2.0

　Linaqruf氏がファインチューニングしたanimagineの改良版V2が公開。

CounterfeitXL

　Counterfeitシリーズで有名なrqdwdw氏(X名：NahidaDiffusion)のCounterfeitXL V2が公開。

blue_pencil-XL V2.0

　ぶるぺんさんが公開中のblue_pencil-XLのメジャーアップデートされV2.0が公開。

kawaii_pencil-XL

　同ぶるぺん氏の新作モデルも公開。顔が特徴的なモデル。

DuplicationXL

　あいきみ氏公開の3つの有名モデルをベースにマージしたモデル。

SD2系モデル

stabilityai/sd-turbo

　SDXL turboと同系列の高速化技術を使用したSD2系モデル

unaestheticXL

　あいきみさんよりSDXL用negative TIが公開。

NovelAI

　ねむさんによるNovelAI V3のqualityタグに関する検証した記事も公開されています。

　こちらはNovelAIの各設定について検証です。

stable Diffusion WebUI

　へむろっくさんがいつも使っているstable Diffusion WebUIの設定に関する記事。あまり話題に上がることがないネガティブTIなども紹介されています。

　花笠さんによるdiscodeを利用したstableDiffusionサーバーの構築方法に関する記事。

音楽生成AI

　まにまにさんによる音楽生成AIの「Suno」についての記事。実際に使ってみてどのようにことを感じたか、将来「Ai音楽で泣ける日は来るのか」について語られています。

法律

　北京のインターネット裁判所の一審判決でAI生成画像に著作権が認められました。判決を全文日本語訳した方がいたのでご紹介します。
　パラメータをすべて一致させれば同じ画像が生成できることで自分がその画像を作ったことが証明できることなど、生成AIならではの性質が有利に働いた部分があるようです。

柿沼弁護士による日本で裁判が行われた際の論点

ChatGPT4による要約はこちら(監修を得た厳密なものではありません)
　日本でAI（人工知能）を使ったときに起こる著作権の問題についての裁判では、主に以下のようなことが重要です。

  1. 原告（訴える人）がAIを使って作品を作った場合:

    • その作品に本当に著作権があるかどうかを見る必要があります。

  2. 被告（訴えられた人）がAIを使った場合:

    • 画像を作るAIの場合: 被告がAIで原告の作品に似た画像を作ったとき、それが著作権を侵害しているかどうかを考えます。これは、作られた画像が元の作品にどれだけ似ているか、また元の作品にどれだけ頼って作られたかで判断されます。

    • 言葉を扱うAI（LLM）の場合: ここでは、被告が原告の作品を使ってAIに何かを教えたり、情報を集めたりしたとき、その行為が特定の法律の範囲内で許されるかどうかを考えます。

簡単に言うと、AIを使った著作権の問題では、AIがどのように使われたか（原告によってか被告によってか）、作られた作品が元の作品にどれだけ似ているか、そして特定の法律がその状況に適用されるかどうかが大事なポイントです。

柿沼弁護士によるAIにおける依拠性のお話

ChatGPT4による要約はこちら(監修を得た厳密なものではありません)
　この文章は、AI（人工知能）が作るものが、他の人が作った作品にどれくらい似ていてもいいか、という問題について考えています。ここで大切なのは「依拠性」という言葉です。依拠性とは、AIが人間の作ったものをどれだけ参考にしているか、ということです。

文章では、二つのパターンがあります。

  1. パターン1：AIが学習するときに使った作品（例えば、絵や文章）と、そのAIが後で作るものが、別の人によって使われる場合です。この場合、AIが作ったものを使う人が、AIが元にした作品を知らないかもしれません。そうすると、その人の行動に「依拠性」があるかどうかが問題になります。ただし、もしAIを使う人が、AIが何を学んだかを知っていれば、依拠性があると言えるでしょう。

  2. パターン2：AIを使って何かを作る人が、AIが何を学んだかを知っている場合です。ここでは、その人はAIが使った作品を知っているので、依拠性があると言えます。

要するに、AIが人の作ったものをどれだけ参考にしているか、そしてそれを使う人がそれをどれだけ知っているか、ということが重要なんです。それによって、AIが作ったものが元の作品にどれだけ「依存」しているかが決まります。AIが作ったものが元の作品に似ているだけで「依拠性」があるとは思っていません。


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