研究者たちは、芸術作品から画像を生成するよう訓練された AI モデルが芸術家のスタイルを模倣することから芸術家を保護することを目的とした技術を開発した。
何年もかけて技術を磨いたにもかかわらず、他の人がこれらのツールを使って、自分の作品にインスピレーションを得た画像を数秒で生成するのを目の当たりにしたのは、多くの人が経験済みです。テキスト画像変換モデルを開発している企業は、これらのシステムの学習に使用したデータを、明確な許可なくインターネットから収集することがよくあります。
シカゴ大学のコンピュータサイエンス研究者が開発した新しいソフトウェアを使えば、将来、クリエイターは画像生成ツールから知的財産を保護できるようになるかもしれません。「Glaze」と呼ばれるこのプログラムは、テキスト画像変換モデルが画像内のアートワークのスタイルを学習して模倣するのを防ぎます。
まず、ソフトウェアは画像を検査し、その品質を定義する視覚的な詳細を特定します。例えば、伝統的な油絵は繊細な筆遣いが特徴ですが、漫画はより誇張された形や色彩を特徴としています。次に、画像に目に見えない「クローク」を適用することで、これらの特徴を修正します。
「芸術家を守るために、絵画の情報すべてを変える必要はありません。スタイルの特徴を変えるだけで十分です」と、大学院生でこの研究の共著者であるショーン・シャン氏は声明で述べた。「そのため、画像と対象物からスタイルの特徴を基本的に分離し、クロークを使ってスタイルの特徴だけを崩す方法を考案する必要がありました。」
クロークとは、実際には、プログラムから抽出された特徴に別の画像の類似性を適用するスタイル転送アルゴリズムです。Glazeは基本的に、画像の元の外観を別のスタイルでリミックスすることで、その画像でトレーニングされたAIモデルがその本質を効果的に捉えられないようにします。
以下は、カーラ・オルティス、ネイサン・フォークス、クロード・モネの 3 人のアーティストによる作品の例で、ゴッホ、ノーマン・ブルーム、ピカソのさまざまなスタイルで表現されています。
右側の列は、Glazeプログラムを使用して画像をどの程度変更できるかを示しています。左側の列は右側の列よりも変更が少なくなっています。
「画像のどの部分がスタイルに最も関係するかをモデルに教え込ませ、その情報を使ってモデルを攻撃し、アート作品が実際に使用しているものとは異なるスタイルを認識させるようにモデルを誤導している」と、研究の共著者でコンピューターサイエンスの教授であるベン・ジャオ氏は述べた。
Glazeによる変更は元の画像の見た目に大きな影響はありませんが、コンピューターによって異なる解釈がされます。研究者たちはこのソフトウェアを無料公開する予定です。アーティストはインターネットにアップロードする前に、自分の画像をダウンロードしてクローキングすることができます。クローキングされた画像は、テキスト画像変換モデルを学習させる開発者によってスクレイピングされる可能性があります。
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「Glazeは万能薬ではなく、AIによる模倣に対抗するためのアーティスト中心の保護ツールに向けた必要な第一歩であることに留意することが重要です。長期的な（法的、規制的な）取り組みが定着するまでの間、Glazeとそれに続くプロジェクトがアーティストに何らかの保護をもたらすことを期待しています」と彼らは結論付けました。®
