陰霾穩定擴散中...【2022/10】

更新於 2024/11/12閱讀時間約 3 分鐘

自 NovelAI 官方發推提及自家 AI 模型學習 Danbooru 圖庫後,有網友抓包 AI 餵太多帶有繪師簽名的圖片,連自己生成的圖片都出現簽名了。

但這大概不是人工智慧覺醒黎明,是 AI 發覺圖片較高機率角落出現一點小小色塊差異,那就沿用這種特徵,生成圖片時在那裡加些斑點吧。倘若 AI 能理解文字應用,我近幾週接觸 Stable Diffusion 不會落差感這麼大。

實際上Novelai模型生成的"文字",和之前用過的SD、WD差不多都是鬼畫符

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對我而言換 Novelai 模型後的問題,在於如果沿用原本萬用海報 prompt,產出來的圖片光害嚴重好似聖杯戰爭正發生,而且還是火力全開的 Ufotable 動畫製作。

我 : Explosion behind people running, city background.    AI : Excalibur!!!

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評估熟練這個模型可能還需要時間,我繼續埋頭產圖研究,倒是網友腦子轉得快,網路報導 10/5 已有人在 FB 插畫交流社團開出 AI 約稿收費服務,雖然引發討論後離開社團了。


Novelai 產圖驚艷眾人、官方發言帶出版權問題、然後有人嘗試用來賺錢,短短幾天內繪畫的執行過程、變現方式、做這件事代表的意義都遭到挑戰。如果機器幾秒生成的圖像就有一定水準、如果案主比起完美更想要便宜迅速,用手繪畫能替作者帶來什麼?供給下一個更強大的 AI 生成模型養分嗎?


所以 AI 生成作品沒有靈魂,或許是最能慰藉的說法。

動人的是作品背後的靈感、體悟、呼籲,唯有想要表達什麼,才有耐著生活柴米油鹽醬醋茶、耐著漫長創作過程中凝視作品也凝視自己、耐著投入未必產出成果、耐著任何階段可能產生的問題也要完成這件作品的動力。或許這股熱誠即便面臨 AI 來勢洶洶,也終究能在某個時刻觸及某位陌生人心中最軟的一塊,科技始終來自人性,僅以自己的靈魂吶喊,將眼光投放在更長遠的未來。


但是 10/17,波蘭藝術家 Greg Rutkowski 受訪,抱怨自己的作品在網路上未免太多了,多到其中很多都不是自己所畫,而是提示詞包含 "by Greg Rutkowski" 的 AI 生成圖像。


差不多時間,日本網友抱怨 Pixiv 短時間出現大量畫風、姿勢、長相近似的 AI 生成圖像,顯然有帳戶用同樣提示詞跑了數十甚至上百張圖,一股腦倒進這個插畫交流網站去。


對繪師而言,AI 圖像生成大概是天邊越來越難以忽視的陰霾,要擔心的事情又多一件了 :

如果 AI 生成作品上傳太多太快,連自己的靈魂吶喊都被淹沒了怎麼辦?


10/20,Pixiv宣布不排斥AI創作,並且AI作品將會與一般作品分開顯示排行榜。

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記錄我在 2022 年 9 月之後使用 AI 生成圖像的嘗試。 這個主題總有一天會沒東西好寫,那就走一步算一步吧...…
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自 NovelAI 模型外洩後,技術人士分析該模型如何在二次元風格表現優異、普通愛好者則將目光鎖定在 Danbooru tag 庫上,是為大 prompt 時代。
因為 SD 慢慢跑也是跑得動,我一向懶得關注線上付費 AI 圖像生成資源,但當時仍有件事讓專注於本機的我注目,也就是 2022/10/3 推出圖像生成服務的網站 NovelAI, 10/6模型就外洩啦!!!
「內耗」一詞源自物理學,和方格子當期主題談的「精神內耗」是兩碼事,加上本沙龍刊載文章似乎界定在書寫自己嘗試 AI 圖像生成的紀錄,完全離題,發這篇文顯然只想湊熱鬧蹭一波點擊率......嗎?
經過努力嘗試,我實在很難把" AI 生成圖像"與"繪圖"產生連結。繪圖哪需要這麼麻煩,但如果不克服畫人的缺陷,如何讓角色推演更多故事? 於是 Waifu Diffusion 現身。
我以為之前用 Dream Studio 產的圖沒有存,卻意外找到檔案啦? 儘管只有一點點,還是以此為題補一下當時嘗試線上產圖的印象。
至目前為止寫了 3 篇文章都有個共同點 : 未著墨如何用 AI 生成人物圖像。因為那段時間大量使用文生圖試錯,各種歪七扭八的偽人圖片已經品鑑得夠多了,再試下去簡直是在玩偽人版的請出示證件。
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本篇參與的主題活動
在生成式AI與大型語言模型(Large Language Model, LLM)蓬勃發展下,有許多工具可以幫助我們學習與撰寫程式,這篇文章提供了實作範例與一些經驗,分享如何使用ChatGPT(免費的GPT-3.5)協助程式語言的學習,並且完成屬於自己的程式。
前幾個禮拜,AWS 舉行 Startup Day Taiwan。想當然爾,最熱門的主題非生成式 AI (Generative AI) 莫屬。既然 AWS 有現成的工具,身為一名工程師,自然看看無妨,這篇文章算是新手開箱文,會說明如何部署一套基礎模型,並使用 AWS SDK 與其互動。
前言 我在工作中沒有什麼機會接觸到機器學習,學生時期也沒有學習過相關知識。 作為一個業餘小白,我對機器學習非常感興趣。在自學的過程中,我逐漸意識到利用機器學習可以做很多有趣的事情。 因此,我決定嘗試使用 AWS SageMaker JumpStart 來實驗文字生成式繪圖 AI ,以了解機
最近玩到了一個我覺得很新奇有趣的軟體,叫做SillyTavern。 SillyTavern是專用於創建虛擬角色的AI聊天軟體,SillyTavern是TavernAI的分支,但SillyTavern走上了自己的路,加進了許多額外功能,並且仍在積極的持續更新中。 然後,可以色色!
「Prompt」這個詞是提示的意思,但為什麼需要提示呢? 當AI不理解我們的時候,勢必給出的回應並非準確的為我們解答,因此一個好的提示是非常重要的,就如同我們人與人之間的溝通一樣,如何將自己心裡的疑惑轉化成好的問題來提問對方,讓對方理解,進而給出一個明確的答案,這就是提示(Prompt)的重要性,對
在生成式AI與大型語言模型(Large Language Model, LLM)蓬勃發展下,有許多工具可以幫助我們學習與撰寫程式,這篇文章提供了實作範例與一些經驗,分享如何使用ChatGPT(免費的GPT-3.5)協助程式語言的學習,並且完成屬於自己的程式。
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