約 1,538,216 件
https://w.atwiki.jp/ai-illust/pages/50.html
AIイラスト検知システム Hive社で取り扱っている製品 精度は高いですが、AIイラストが登場する前の作品でも検知されることがあるため、 AI判定だとしても必ずしもAI利用とは限りませんのでご注意ください（逆もしかり）。 下記はデモサイトです。 https //thehive.ai/apis/ai-generated-media 人間かAIか描いたかもう分からないので、受け入れて使うしかない（場合によっては黙って使え）という意見を 一部開発者等から見受けられますが、これら検知システムが発展しうる限り、バレないで使い続けることは難しいと言えます。 また下記はHive社のブログですが、アメリカでAIイラストがどう捉えられているか 参考になると思いますので、一読する価値があると思います。 https //thehive.ai/blog/detect-and-moderate-ai-generated-artwork-using-hives-new-classification-model 一部抜粋 "プラットフォームがこのような禁止措置を取る理由はさまざまです。Newgrounds、Fur Affinity、Purpleportといったアーティストがアートワークを共有するために作られたオンラインコミュニティは、自分たちのサイトを人間が作ったアートだけに集中させるために、AIアートワーク禁止令を出したと述べています。他のプラットフォームでは、著作権上の問題から、AIが生成したアートワークに対して行動を起こしています。画像合成モデルの学習データには、著作権で保護された画像が含まれていることが多く、このデータには、通常、アーティストの同意なしにウェブ上から収集された大量の写真やアートワークが含まれています。このようなスクレイピングやAIが生成したアートワークが著作権侵害にあたるかどうかは未解決であり、特に商業利用の場合には、ゲッティやInkBlot Artなどのプラットフォームはそのリスクを取りたくありません…"
https://w.atwiki.jp/fysl/pages/362.html
AI 作曲AIと作画AIに対する反応の違いを考える イーロン・マスク氏が予測「人間よりも賢いAIが2年以内に登場する」(2024年4月8日のイーロン・マスクインタビュー) 作曲AIと作画AIに対する反応の違いを考える 作曲AIと作画AIに対する反応の違いを考える https //anond.hatelabo.jp/20240322185217 [B! AI] 作曲AIと作画AIに対する反応の違いを考える https //b.hatena.ne.jp/entry/s/anond.hatelabo.jp/20240322185217 はてな匿名ダイアリーメモ 増田メモ AIメモ AI問題メモ AI倫理メモ 生成AIメモ 作曲AIメモ 作画AIメモ AIイラストメモ イーロン・マスク氏が予測「人間よりも賢いAIが2年以内に登場する」(2024年4月8日のイーロン・マスクインタビュー) 「ＡＩ、２年で人超える」 イーロン・マスク氏が予測 - 産経ニュース https //www.sankei.com/article/20240409-4LIJ6NF3IBIPPFX6ZPDKGHV24E/ イーロン・マスク氏「AIの知能、2025年末に人間超え」 - 日本経済新聞 https //www.nikkei.com/article/DGXZQOGN09E3N0Z00C24A4000000/ イーロン・マスク氏が予測「人間よりも賢いAIが2年以内に登場する」 | 経済・IT | ABEMA TIMES | アベマタイムズ https //times.abema.tv/articles/-/10121913 汎用人工知能 - Wikipedia https //ja.m.wikipedia.org/wiki/%E6%B1%8E%E7%94%A8%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E7%9F%A5%E8%83%BD 汎用人工知能(AGI) AIメモ AGIメモ 人工知能メモ 汎用人工知能メモ イーロン・マスクメモ イーロン・マスクとAIメモ AIとイーロン・マスクメモ イーロン・マスク予測メモ イーロン・マスクの予測メモ
https://w.atwiki.jp/genai_problem/pages/25.html
昨今のAIによる画像生成技術の発展は目覚ましいものがあります。技術が発達するにつれて、その可能性や問題点についても活発に議論が交わされるようになりました。 その議題の一つに、「AIの学習の是非」というものがあります。切り口はさまざまですが、とりわけ「人間の学習がOKで、AIの学習がダメなのは何故か？」という意見をよく見かけます。 ぶっちゃけ「AI 人間 学習 違い」で検索すれば参考になるサイトはたくさんヒットしますし、筆者が見る限り「AIと人間の学習は全く同じです」と説明しているサイトはありませんでしたので、何故このような話になるのかは甚だ疑問です。 しかしながら、画像生成AIにおける学習という視点から違いを説明したものはあまり見かけませんので、よい機会と思いここに筆者の考えを記します。 AIについては全くの素人ですがものすごく頑張って書きましたので、その点を留意した上でお読みいただけると幸いです。 （追記・修正OKです） + サムネイル画像 下の画像はSNS等にこのwikiのURLを貼り付けた際表示されるサムネイルとなることを想定して作った画像です。仮の画像ですので自由に差し替えて頂いて構いません。 ★はじめに まず初めに書かなければなりませんが、正直なところ昨今のAIの学習と人間の学習は仕組み自体はけっこう似ています。なぜなら、最近のAIの学習プロセスは意図して人間のそれに似せた構造にしているからです。 そもそも人間の学習プロセスは大きく分けて「認識、記憶、思考」の三段階に分けられます。感覚器官から情報を認識し、脳みその中に記憶し、思考として再構築して結論を導き出す…というのが人間の「学習」という行為のプロセスになります。 このプロセスを機械学習に応用したのが、いわゆる「ディープラーニング」と呼ばれる技術です。入力された情報に重み（入力値の重要性）を与え、どの情報が重要か判断し、答えを出力させます。詳しく説明しているサイトはたくさんありますので気になる方は検索してみてください。 ものすごく、ものすごくざっくり説明しますと、例えば、AIに猫の画像を見せたとき「猫です」と答えられれば合格とします。 ただ、猫はいろいろな種類や形のものがいますし角度によって形も異なりますから、そういう画像を見せても生まれたてのAIは一発で猫と答えられなかったりします。その場合は「これも猫なんだよ」と教えてあげる必要があります。 このプロセスを繰り返して十分に猫を理解させると、見せたことのない猫の画像を見せても「多分これ猫だと思います」という答えを返してくるようになります。この部分が、ものすごく簡単に説明したディープラーニングにおける「学習」と呼ばれるフェーズです（現在の画像生成AIはノイズをかけた画像から復元する形式が主流のため、実際の学習素材はだいぶ違います）。 ここまでは人間とAIの学習にはそんなに差がないと言えるでしょう。 ★違い1：柔軟性と情報の補完 さて、人間とAIの違いですが…一番大きな違いとして、「正しい答えを出すのに必要な素材の数が圧倒的に違う」という点が挙げられます。 人間の学習ならば、上記の猫の場合、例えば猫を横から写した画像を見せて「これは猫だよ」と教えた後に同じ猫を斜め前から写した画像を見せても「これも猫だよ」と答えられるでしょう。同じように、柄が違う猫を見せても猫と答えることが出来ます。これは大人だけでなく、経験の少ない子供でもある程度同じことが出来ます。 また、空間把握能力に優れたアーティストは写真に写したモチーフを頭の中で回転させたり、反転させて紙に描くことが出来ます。人間の認識がいい意味で曖昧なために柔軟性があり、欠如した部分をアドリブで補完できるようになっているからです。 対してAIはこの作業があまり得意ではありません。横から見た猫と斜め前から見た猫はあくまで別物だからです。そして、その学習が終わったら次は上から見た猫とか柄が違う猫も別途学習させてあげないといけません。情報の補完が苦手であまり融通が効かないのです。 また、この文章をお読みの皆さんは一度くらいは「私はロボットではありません」という認証を体験したことがあると思いますが、あれを難しいと感じたことはあまりないと思います。実はあれをAIで突破するにはそれなりの学習が必要なくらい難しいことなのです。 この「補完が苦手」という弱点を克服するためには膨大なデータ数が必要です。ありとあらゆる状態の猫の画像をたくさん用意しなければなりませんからね。 以上のことから、「人間は少ない素材から柔軟に情報を補完するのがうまい」ということができ、これはAIと人間の学習の大きな違いといえます。 ★違い2：学習手段 2つ目の違いとして「学習手段」が挙げられます。 人間が情報を得る手段は多岐にわたります。本や新聞を通したり、他人に教育を受けたりしますし、五感を用いたものはもちろん経験やカンなど物質でないものに由来するものもあります。外を散歩していていきなりいいアイデアがひらめいた経験がある人もいることでしょう。 AIの学習は基本的に決まったアルゴリズムで行われます。既存の学習素材を突っ込まれたり、WEBサイトをクローリングしたりしてデータを収集します。将棋のAIソフトなどはAI同士で何億局も対戦してデータを収集したりしますね。 つまり、AIは外を散歩中に急に新しいデータを得る、みたいなことができないのです。だからその分のデータを人の手でどんどん追加してやる必要があります。 また、人間は手に入れた情報を適宜取捨選択します。どうでもいい情報を忘れたり、そもそも見ないことができるのです。 AIは手に入れた情報はすべてストックすることができ、また必要なときに完全な形で取り出すことが出来ます。前述の重みに反映し記録します。そのため、学習元の画像を同じ状態で生成することはできません（過学習という状態を起こせば近いものを生成することはできます）。この点もAIと人間の学習の大きな違いです。 ★違い3：出力のしかた ひとえに「制作の参考にする」といってもその工程にはいくつかの種類があります。ここでは特に著作権に深く関わる「模写」と「転写」について説明します。 模写とは、「本物そっくりに写し取る」ことです。似せて描く、と言い換えてもいいです。目の前にモチーフを置いてデッサンする場合などはこちらを使うことが多いです。 一方の転写は、「全く同じものを写し取る」ことを指します。転写はその多くがコピーすることを目的としており、基本的に本物と違うところがほぼ無いのが特徴です。 このwikiをご覧の方は著作権に興味がある人だと思いますので「盗作」に関するニュースも見たことがあると思いますが、盗作の中でも特に言い逃れが出来ないのがこの「転写」になります。アレンジしないので依拠性や創作性はまず主張できません。 人間の脳は与えられた情報が脳内である程度曖昧化されるため情報をそのまま出力するのが苦手です。だから転写を行うにはかなり意識して転写の技法を使わないと元のデータとは違うものが出力されます。 反面、AI、というか機械は転写が非常に得意です。使う人が特別に指示しない限り入力したデータを元の形のまま取り出すのが前提です。（AIと機械を混同していますね。前述の通り、元データの形で保持していないため、元の形で取り出すことは不可能です。）デスクトップのフォルダに入れたデータが取り出すたびに違う形になっていたら使い物にならないですからね。 しかし画像生成AIが元データと同じものを出力してしまっては逆に使い物になりません。ですから現在の画像生成AIは人間が認識しきれないほどおびただしい数のデータの「特徴」をつぎはぎし、元画像とかけ離れたパッと見オリジナルっぽい画像を出力することでこの弱点を乗り越えようとしています。 が、それでも、的確に命令するとデータセット内の元の画像とほとんどそっくりの画像が出力されてしまうことがあります。転写を基本としているのは機械の長所でもあり短所でもあるのです。（前述の理由により正しくありません。思い込みでの記述です。再度学習してください。） 出力は学習プロセスにおける「思考」と密接に関わっていますから、やはりこの点もAIと人間の学習の違いといえるでしょう。 もちろん人間のアーティストにも著作権侵害にあたる行為をするものはいますし、直接的な転写でなくてもパクリに相当する作品はゴマンとあります。 しかしながら、世の中には盗作をしないよう心がけているアーティストの方が圧倒的に多いのです。これはTLのイラストやトレパク騒動を注意深く見ていればわかることです。特に商業の場での権利に対する意識はクリエイティビティの高い会社ほど厳しくなってきています。 一方でAIは内部がブラックボックス化しており、学習データ数も人間が把握できる数を大きく超えてしまっているため意図せず著作権を侵害してしまう可能性は十分にあります。 実際に、Niji・Journeyではプロンプトを指定せずとも版権キャラを生成してしまうことが頻繁にあり、使用者がオリジナルとして既存キャラを掲載するといった現象も起きています。 これもやはり、AIと人間の学習プロセス（と、画像生成プロセス）の汎用性の違いが生んだ差だと思います。 ★まとめ 以上のことから、AIの学習と人間の学習はプロセスはぱっと見で似通っていても実際の内容はだいぶ違うと言えるでしょう（本当はもっと違いがあるんですが文章量が倍くらいになってしまうため後続の方にお譲りいたします）。 これらの違いは画像生成AIの開発で大きな障害でした。膨大な数のデータを集めればある程度は解決できるんですが、そのデータはどこから持ってくるの？という問題があったからです。 そこにやってきたのがLAION-5Bという58億枚の画像から成るデータのセットで、これにより画像生成AIは大きく発展することになります。 逆に言えば、58億枚のデータをもってしてようやく画像生成AIは人の目から見てちょっと自然になってきたかな？という水準に到達できたのです。人間の思考（＝学習）能力の柔軟性がいかに優れているかおわかりいただけるでしょう。 おそらく、「AIと人間の学習が同じ」という意見は素材の認識の部分、つまりデータ読み込みの部分だけを見て言っているのではないでしょうか。 たしかにAIも人間もデータを読み込みます。ですがその手段・量は全く異なりますし、その後の思考プロセスも含めて学習であるということを知らないのだと思います。 もしもAIと人間の学習が同じならこんなに大量の素材を用意する必要はないはずです。 なお私見ですが、この58億枚という枚数をこしらえるためにLAION-5Bには著作権侵害コンテンツも大量に投入されており、やはり権利面で問題視されていたりします。（←具体例がほしい。なお日本の著作権法は、学習のためにネット上の画像を無断で使用してよいと定めています） しかしながら、素材調達における著作権侵害を問題視する気持ちが「AIの学習はダメ」という言説にすり替わってしまっているのではないか？という人はよく見かけます。 気持ちはわからなくもないですが、著作権の問題と技術の是非は切り分けて考えるべきだと思います。 （加筆 この議論において、aiによる学習は違法で、人間による学習は合法だと結論づけるには単に学習プロセスの違いを指摘するだけでは不十分で、学習プロセスのどの部分が問題となるのかを明確に定義する必要がある。そしてその問題点はaiによる学習には含まれていて、人間による学習には含まれていないものでなければならない。） ★★★ 冒頭にも記しましたが筆者はAIの分野についてはど素人であり、おそらくこの文章も大いに間違っているものと思われます。しかしながらひとまずベースの文章をアップすることが重要と考え、拙文ながら公開させていただきました。 追記・修正お待ちしております。 （一読しましたがご自身でおっしゃるとおり間違いや勘違いが多々あります。人間の学習と機械学習はこう違うから画像生成AIはよくないという主張をするにしてはあまりに稚拙で、「この程度の認識で反対しているのか」と思われてしまう内容と感じました）←行間を読めない添削厨が沸いているようだが（添削にもなっていないが）、結論「AI生成物への誤認」と「それに対する整備」の問題。１００均の包丁も、銘入りも「人を殺せることに変わりはない」のだから。
https://w.atwiki.jp/aishosetsu/
@wikiへようこそ このwikiではAIが生成した小説・歌詞を載せています。 そのため文章がおかしいところがあるかもしれません。 実話を元にした話もありますが、ほとんどは創作です。
https://w.atwiki.jp/idle/pages/19.html
名前 AI ふりがな あい 生年月日 1981年11月2日 血液型 B型 出身地 鹿児島県鹿児島市 公式ファンサイトURL 主な活動 2000年にBMG JAPANから「Cry,just Cry」で歌手デビュー2005年までアジアを中心に活動し、2004年7月に韓国ソウルで行われた「MTV buzz ASIA CONCERT」に安室奈美恵とともに参加、2004年8月には台湾での「TAIPEI MUSIC FESTIVAL」に一青窈、藤木直人らとともに日本代表として参加。 2005年5月にリリースした「Story」が売り上げ枚数30万枚、ダウンロード件数400万件となり、この曲で初のNHK紅白歌合戦出場を果たす。 現在、安室奈美恵とコラボレーションした「FAKE」を発表したり、アフリカ出身のヒップホップ歌手ーケイナーンともコラボレーションしたりと日本国内でなく世界でも活動している。 最新ニュース AIが“史上最強の最高のライブ”を見せる「DREAM TOUR」5月より開催 - 音楽ナタリー 写真を選ぶだけでAIがデザインを自動生成してくれる「ツクルネ！年賀状」 - マイナビニュース アイリス、検温AIカメラの累計販売が3万台に - 日本経済新聞 ソニービズネットワークス「マネージドクラウド with AWS」上にて AIによる画像判別が簡単にできるソリューションを提供開始：時事ドットコム - 時事通信 『明石家紅白！』第10弾にAI、鈴木雅之、DISH//、NiziU、milet（BARKS） - Yahoo!ニュース 6週連続的中の競馬AIが中日新聞杯を予想 厳選ワイド3点＆3連複10点で勝負！ - スポーツナビ - スポーツナビ 「MステSUPER LIVE」第2弾発表で大塚愛、レンジ、ジェジュン、セカオワ、松平健ら10組追加（音楽ナタリー） - Yahoo!ニュース - Yahoo!ニュース レブコムの音声解析AI電話MiiTelがノーコードのワークフロー自動化ツールZapierと連携開始 - TechCrunch Japan “ユニークで革新的な”AI医療支援システムがグローバルカンファレンス「Healthtech/SUM2021」ピッチコンテストにおいてオーディエンス賞を受賞 - PR TIMES ミロク情報サービス、会計事務所向けERPシステムに「AI仕訳」と「AI-OCR」 - マイナビニュース [FT]シリア戦争犯罪、AIで追及 地元団体と独科学者（写真=ロイター） - 日本経済新聞 世界のAIベースの手術用ロボット市場は、2027年まで年平均成長率16%で成長する見込み - PR TIMES 営業トークを可視化し、データドリブンセールスを実現するAI搭載型営業ツール「Talk Book」提供開始 - PR TIMES AI解析IP電話とインターネット回線をセットで、日本PCサービスが販売 - 週刊BCN＋ AIで設計期間を短縮した Triple Bottom Lineの水上太陽光フロート機構 - AXIS エッジテクノロジー（AIジョブカレ）が2022年1月より現役データサイエンティストによる対面通学講座（機械学習講座2022/1/19開講）を再開！資格取得から転職支援まで充実サポート。：時事ドットコム - 時事通信 数滴の血液から３大疾患の発症リスクを予測するＡＩ活用サービスの仕組み｜ニュースイッチ by 日刊工業新聞社 - ニュースイッチ Newswitch ヤマトグループが「運創業」へと変革する道筋とは〜AI ジャイアンツ Vol.5 - Forbes JAPAN サイネックス、熊本県と「市町村共同利用型ＡＩチャットボット構築業務」で契約 - ニュース・コラム - Y!ファイナンス - Yahoo!ファイナンス ディープラーニング推論エンジン『SoftNeuro(R)』が、ルネサス社SoC「Ｒ-Car」のAIアクセラレーターに対応 - PR TIMES モルフォ、米クアルコム社との協業推進、PC向けSnapdragon上でのAIと画像処理の実装を実現 - PR TIMES 「AIが観光スポットをレコメンドし、密を回避しながら旅を楽しむ」箱根エリアで藤田観光とNew Ordinaryが「旅行」に関する実証実験を開始！ - PR TIMES 会話AIロボット「Romi」、触れ合った小学生97.1％が「楽しかった」、91.1%が「ロボットに興味を持った」と回答：時事ドットコム - 時事通信 ＜AI＞三浦大知と初のコラボ曲パフォーマンス 古舘伊知郎ナビゲーターのWOWOW音楽番組で（MANTANWEB） - Yahoo!ニュース - Yahoo!ニュース AI技術を搭載した高効率マイクロLEDディスプレイ製造装置「RAP-LLO」シリーズの本格販売開始 - PR TIMES COOOLaが「第15回ASPIC IoT・AI・クラウドアワード2021」にて経営改革貢献賞を受賞致しました。：htmlspecialchars($row_Recordset1[ name_JP ]) ? 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Story2. Believe3. ONE4. YOU ARE MY STAR5. So Special -Version AI-6. 大切なもの7. おくりびと8. I’ll Remember You9. マイ☆フレンド10. MUSIC11. I Wanna Know12. LIFE13. E.O.14. Another Day15. 365 feat.DELI16. 最終宣告17. All for you -Movie short ver.-18. Story [Re-born] AI_BEST A.I2009年9月6日リリース 収録曲1. Intro2. E.O.3. After The Rain4. 100%5. L’Haleine Des Cordes ~Interlude~6. Breathe7. 無限8. Say Yes, Say No9. Alive10. エンジェル Feat.Boy-Ken11. I’M Sorry12. Watch Out! feat.Afra + Tucker13. オンガクキイテ [Interlude]14. Listen 2 Da Music15. Dreaming Of You AI_2004 A.I2004年6月16日リリース 収録曲1. If2. 365 feat. DELI3. Another Day4.Once In A Lifetime5. QUEEN6. just listen -Interlude-7. Party8. Sha La La9. airport -Interlude-10. California11. Summer Breeze12. PASSION13. Sunshine14. a poem -interlude- 6/29up!!15. Story AI_MIC-A-HOLIC A.I.2005年7月6日リリース 収録曲1. Intro2. MUSIC3. What’s goin’ on pt. 14. I Wanna Know5. go find your way6. We gonna7. What’s goin’ on pt.28. No Way9. Believe10. ooh11. Beautiful feat. Trey Songz (Remix)12. Too Much feat. Rain (Remix)13. Famous feat. Shaggy and Yalin14. 未来15. Love is… AI_What s goin on A.I.2006年9月27日リリース 収録曲1. INTRO2. DON T STOP3. IT’S SHOW TIME!!!4. INTERLUDE5. BUTTERFLY feat. ANTY the 紅之壱, ANNA TSUCHIYA, PUSHIM6. ONE7. I’LL REMEMBER YOU8. FEEL SO GOOD9. MOVE10. MY SWEET HOME11. イマ12. THE ANSWER13. 大切なもの14. GET UP -REMIX- feat. SPHERE of INFLUENCE, ZEEBRA15. BRAND NEW DAY AI_DON T STOP A.I.2007年12月5日リリース DVD パッケージ 発売日 タイトル 商品紹介 2010年6月30日 VIVA A.I. JAPAN TOUR 「Story」「Believe」などを含む全30曲を収録!! 全国40公演のフィナーレを飾った2009年7月20日、東京JCBホールの模様を完全パッケージ!! 2008年11月26日 DON T STOP A.I. Japan Tour 圧倒的な歌唱力とダンス・パフォーマンスで人気のAIが行った全国32公演で10万人以上を動員したツアー『DON T STOP A.I. Japan Tour』のファイナルのライブ模様を収録。「ON T STOP」ほかを収録。 2007年3月28日 日本武道館 A.I. 「What s goin on A.I. Japan Tour」のツアー・ファイナル2006年12月13日の日本武道館公演を全曲収録。アルバム「What s goin on A.I.」から全曲、そして過去3枚のオリジナル・アルバムから、シングル曲など代表曲のライブ・パフォーマンス、さらにLAでのダンス・リハーサルやツアードキュメンタリーも含めたトータル220分以上に及ぶ2枚組。初回限定盤はライブフォト満載の40P写真集付。 2006年1月18日 MIC-A-HOLIC A.I. JAPAN TOUR 05 日本人離れした歌唱力で人気のAIの魅力が味わえる初ライブDVD。全国7ヵ所で行われた“MIC-A-HOLIC A.I. JAPAN TOUR 05”のツアーファイナルとなる10月のZepp Tokyoでのライブを収録。特典としてドキュメンタリーも収める。通常版 2005年2月23日 MACHIGAINAI 2004年6月にリリースしたアルバム「2004A.I.」の大ヒットをきっかけに一気にブレイクしたAIの激動の2004年に迫ったミュージックDVD。MTVのビックイベント出演時の映像をはじめ、ライブツアー、インタビュー、オフショットも収めたファン必見作。
https://w.atwiki.jp/thecockrockshockpop/pages/846.html
( 植村 愛 Carina ) http //www.universal-music.co.jp/ai/ Best A.I. Viva A.I. Best A.I. 2009年9月16日 ( m01 ) 1. Story / 2. Believe / 3. One / 4. You Are My Star / 5. So Special - version AI - / 6. 大切なもの / 7. おくりびと / 8. I ll Remember You / 9. マイ ☆ フレンド / 10. Music / 11. I Wanna Know / 12. Life / 13. E.O. / 14. Another Day / 15. 365 [ feat. Deli ] / 16. 最終宣告 / 17. All For You [ Movie short ver. ] / 18. Story [ Re-born ] Viva A.I. 2009年3月4日 ( m01 ) 1. You Are My Star / 2. My Angel / 3. So Special [ version Ai ] / 4. 君といた場所 / 5. Feel For You / 6. Scream [ feat. Jesse from RIZE ] / 7. People In The World / 8. Fire ! / 9. Like A Bird [ feat. CORN HEAD ] / 10. Day Vacation / 11. Nobody Like You / 12. Rose / 13. Touch The Sky / 14. おくりびと / 15. You Are My Star [ Kocky Trash remix ] / 16. Broken Strings [ Kocky Trash remix / bonus track ]
https://w.atwiki.jp/burn/pages/24.html
GvAIの設定 Gv特化AIの設定は、USER_AI内の「DataEnv.lua」にて数値を書き換えることで行うことができます。 Dataenv.luaには、スキルを制御する定数と、ホム属性を保存する変数（グローバル変数）があります。 使用環境に合わせて、スキルを制御する定数を変えてください。 スキルを制御する変数 レベルを制御する変数 プログラムを制御する変数 ホム属性を保存する変数 その他の変数 捕捉目標の設定
https://w.atwiki.jp/burn/pages/40.html
ニヨAIで使用する変数＞AI.lua ※こちらはプログラム上で使用しているグローバル変数の定義部分です。通常は変更する必要はありません。 times= 0--プログラムの経過時間 Packtime= 0--プログラムの稼動予定時間 Gettime= 0--ターゲット取得予定時間 Skilltime= 0--トマホーク使用予定時間 Homtime= 0--カプリス使用予定時間 Homvtime= 0--ホム移動予定時間 PlantimeA= 0--プラントの消滅時間を記録 PlantimeB= 0--プラントの消滅時間を記録 PlantimeC= 0--プラントの消滅時間を記録 PlantimeD= 0--プラントの消滅時間を記録 PlanLife= 240000--ヒドラの生存時間 MyID= 0 MyOwner= 0 Starget= {} --ケミターゲットIDを格納 Htarget= {}--ホムターゲットIDを格納 STNo= 0--ケミターゲットの配列番号 HTNo= 0--ホムターゲットの配列番号 BX,BY = 0,0--ホム移動位置 XX,YY= 0,0--ケミの位置 Homposi= 0--ホム移動フラグ Firstexe= 0--初期設定フラグ
https://w.atwiki.jp/genai_problem/pages/48.html
このページでは画像生成AI関連において問題となっている画像データの無断利用（無断学習）行為に対し、技術的に対応するツール「Glaze」について解説しています。なお、Glazeと同じチームが開発した「Nightshade」、Glazeと同様の効果を持つツール「Mist」「Photoguard」についても触れています。 【目次】 GlazeについてGlazeの利用方法Webサービス版の利用方法 ローカル版の利用方法 Glazeを使う意義 Glazeができないこと Glazeに関する質問と回答 Glaze関連の詳細情報沿革 受賞歴など Glaze関連リンク Glazeの類似ツール・サービスMist PhotoGuard emamori Nightshade 参考資料など + サムネイル画像 下の画像はSNS等にこのwikiのURLを貼り付けた際表示されるサムネイルとなることを想定して作った画像です。仮の画像ですので自由に差し替えて頂いて構いません。 Glazeについて 米国の名門大学、シカゴ大学（wikipedia）の研究チームが開発した画像生成AIの学習に対して作品を保護する事が出来るツール。開発には、米国で現在行われている画像生成AI開発企業を対象としたアーティスト集団訴訟に参加しているカーラ・オルティス氏など多数のアーティストが関わっている。 現在、日本語版も開発中である。（記事） Glaze公式サイト：https //glaze.cs.uchicago.edu/index.html Glaze公式サイトに日本語解説も追加された。 ➀Glazeとは⇒https //glaze.cs.uchicago.edu/jp/what-is-glaze-jp.html ②よくある質問（FAQ）⇒https //glaze.cs.uchicago.edu/jp/faq-jp.html ③Web Glazeについて⇒https //glaze.cs.uchicago.edu/jp/WebGlaze-jp.html ④ソフトウェアユーザーガイド⇒https //glaze.cs.uchicago.edu/jp/userguide-jp.html Glazeの仕組みを簡単に言えば、作品データの上に人間の目ではほとんど見えないレベルの特殊なノイズを追加し、そのノイズをかけられた作品が画像生成AIの学習に利用された時、AI側が本来の作品とは違う外見を持つものであると誤認識し、アーティスト独自のスタイルなどの模倣を防ぐようになっているというものだ。 Glazeはあくまで研究用途として作られたため、完全無料であり誰でも利用する事が出来る。Glazeにはダウンロードして自分のパソコンで動かす「ローカル版」とインターネットを通して利用できる「Web版（Web Glaze）」が存在する。下↓に利用方法を解説。 なお、Glaze開発チームはより強力な学習防止ツールである「Nightshade」を発表、将来的にGlazeへ組み込む計画を立てている。 ※このページではAI学習防止ツール「Glaze」の利用方法や意義などについて解説しています。画像生成AIから自作品を守る他の方法については⇒「自作品を守るためにできること」へ。 Glazeの利用方法 Webサービス版の利用方法 2023年8月2日にサービス開始。Glaze公式サイトの「「Web Glaze」解説ページ（日本語）」も参照。（英語版ページはこちら） 1.招待リンクの取得方法 Web Glazeは現在招待制となっている。招待リンクを取得するには以下の3つの方法がある。 ➀Twitter（X）のGlaze公式アカウントにダイレクトメール（DM）を送る。 ②Glaze公式インスタグラムにメッセージを送る。 ③Glaze研究チームに直接メールを送る。 海外で運営されているサービスなので英語でDM・メールを送らなければいけないが、特に複雑なやり取りが必要なわけではない。「はじめまして。私は日本人のアーティストです。私もGlazeを使いたいです。」程度のものでも問題ない。 ただしWeb Glaze開発チーム側は、生成AIユーザーのサービス利用は遠慮してもらいたいとの方針を打ち出しているため、人間のアーティストであると示す事が必要。そのため、DMから利用の申請を行う際は「DM内で自分の作品を掲示」したり、「作品を掲載しているアカウントから送る」のが良いだろう。開発チーム側は制作過程を記録したタイムラプス動画もあればより審査が通りやすいとしている。DM・メールを送ると招待リンクが返信されるのでそこからWeb Glazeの公式サイトに入ることが出来る。 なお開発チーム側は、Web Glaze利用申請時の推奨事項として以下の内容を挙げており、2023年12月1日よりこれらの事項に従って欲しいと表明している。（Glaze公式サイトの記事） ➀Cara.app（※海外のイラスト投稿サービス）アカウントを有する場合は@ravenbenへのDMを送信すればプロセスが簡単になる（ただしCaraへGlazeを統合する予定なのでこの過程も今後不必要になる） ②それ以外の場合はTwitterかインスタグラムの公式アカウント（共にIDは@TheGlazeProject）にDMを送る。両SNSのうち、より多くの作品を投稿している方のアカウントから送るのが理想的。 ③SNSのコメント欄から招待リクエストを送るのは推奨しない。 ④ThreadsやBlueskyではまだDM機能がないため、対応できない。 ⑤最後の手段としてであったり、あるいは通常とは異なるリクエストを行う場合（例えば美術大学の教員など）はGlaze公式サイト上部メニューの「Feedback（フィードバック）」の下にある「Email Us」よりメールを送る事で招待リクエストを求める事が出来る。メールによる招待は比較的遅めに返信されることに注意。メールを送る際はアートのサンプルを添付すること。 ⑥リクエスト送信元のアカウントに作品投稿を行っている事を示すものがない場合、リクエストを送付した事を示す何かしらのものを作品投稿アカウント等に公開で投稿しておくとより良い。 2.アカウント登録の方法 Web Glaze公式サイトに入るとまずアカウント登録画面が出てくる。 ユーザーネーム※1（User name）、名前（First name）、名字（Last name）、メールアドレス（Email）、パスワード※2（Passward）、パスワードの再入力（Passward confirmation）の項目があるのでそれぞれに入力する。海外のサービスであるため、全て半角英数字での入力を。 ※1：ユーザーネームは150文字以内で、文字と数字、記号「アットマーク（@）、ピリオド（.）、プラス（+）、マイナス（-）」のみが利用可能である。海外のサービスであるため半角で入力する事を推奨する。 ※2：パスワード入力の際の注意点：➀個人情報と類似するパスワードを入力しない、②パスワードは8文字以上を入力、③よく使われるパスワードを入力しない、④数字だけのパスワードは不可。 入力が終了したらページ一番下の送信（Submit）ボタンをクリックする。 3.Web Glazeの利用方法 登録が完了したら公式サイト内の別ページに移る。ここで初めてWeb Glazeが使用可能となる。 Glaze加工された画像を送って欲しいメールアドレス（Email）を入力し、Glazeを掛けたい画像を選択（Image）しアップロードする。 （※画像のファイル名は半角英数字にすること。エラーが出るため） 次に強度（摂動）（Intensity(perturbation)）を選択する。強度は画面にかかるノイズの濃さを調節するもので、数値が大きければ大きいほどノイズも濃くなる。そしてGlazeのバージョンを選択する。Glaze V1.0とGlaze V0.0.3があるが、V1.0の方が新しいバージョンで画面内でも目立つことなくより強力な保護を得られるのでこちらを選ぼう。 v1.1にアップデートされた際この部分が大きく変更され、画像保護の程度について数値を設定するのではなくDefault、Medium、Highの3段階から選ぶ方式に変更された。3段階のうちHighが一番ノイズが強く、Defaultは最低限となる。なお、Glazeのバージョン選択機能は廃止された。 最後にページ一番下のSubmit（送信）ボタンをクリックする。 しばらくしたら登録したメールアドレスにGlazeチームからメールが届く。メール内の添付ファイルにGlaze加工された画像データが入っているので、これを保存すれば完了。 ローカル版の利用方法 Glaze公式サイト「Glazeソフトウェアユーザーガイド(日本語)」も参照に。 ※編集お願いします。ダウンロードからGlazeソフトの使用方法、ノイズの強さの調節方法など一連の流れが書いてあればいいと思います。Glazeソフトのスクリーンショットなどを用いてツール内に書いてある英単語の翻訳などあれば分かりやすいかもしれません。 Glazeを使う意義 自分の作品をある程度技術的に守る事ができる Glazeは現在、AI学習に伴う作品無断利用行為に対し技術的に対抗できるほぼ唯一の手段である。Glazeを利用するクリエイターが増えれば増えるほどAIモデルへの影響も拡大する。 画像生成AIへの自作品の無断利用を拒否する意思表示になる プロフィール等に「AI学習禁止」といった文言を書いているクリエイターも多いが、Glazeを使うことでよりその意思を明確にする事ができる。 コンセプトアーティストのよー清水氏によるGlazeの解説記事も参照「画像生成AIプロテクター「Glaze」の意義と使い方まとめ」 （※Glazeリリース直後の2023年3月の情報で書かれている） Glazeができないこと image to image(i2i)への対処 i2iとは特定の画像をベースに画像生成AIで外見的に似た画像を作ることのできる技術であり、元作品の構図や色合いが引き継がれやすい。他人の作品データを勝手に使って外見的に似た作品を作ることが出来るので問題視されている。いわゆるトレパク用途に使われてしまうのだ。Glazeは現在i2iへの対処はできないが、Glaze研究室はi2iへの対処法についても現在研究を重ねているとし、別の研究チームが開発したツール「mist」に触れ、これはi2iも防御できるとして紹介している。⇒i2iについての詳細は「img2imgによる新手のトレパク被害」 AI技術進化に伴う無力化の可能性 Glazeの開発元は「画像生成AIの無断学習に対する恒久的な解決策になる訳ではない」として、将来的には技術の進化によってGlazeも克服されてしまう可能性があると発言している。同研究室はあくまでGlazeはAI学習に関する法や制度が整備されるまでの繋ぎであると明言している。 Glazeに関する質問と回答 Glaze公式サイトのFAQ（日本語） https //glaze.cs.uchicago.edu/jp/faq-jp.html Glaze公式サイトのFAQ（英語） https //glaze.cs.uchicago.edu/faq.html Glaze関連の詳細情報 沿革 Glazeは、アメリカ・シカゴ大学のSAND(Security, Algorithms, Networking and Data)Labs研究室によって開発された。 2020年、SAND Labsはインターネットに投稿した自撮り写真など、個人の顔が写った写真をテック企業等に収集され思わぬ形で利用されることを防ぐためのツール「Fawkes」を発表した。Fawkesは、顔認識AI技術に対抗する用途で開発され、同ツールを用いて顔画像を加工すると人間の目で見た時は殆ど変化が無いもののAIのトレーニングの際は誤認識が起き、写真に写っている顔が誰なのか分からなくなる効果を得られる。 Glazeは、2023年3月16日にリリースされた。リリース当初のGlazeは西洋絵画的な厚塗り絵には効果を発揮し外見上の違和感も少なかったものの、コミック系のシンプルな塗り方をした作品ではGlaze特有のノイズが目立っていた。しかしながら、同年6月28日にリリースされたGlaze1.0ではコミック系の絵柄でも外見上の違和感が大きく減りかなり目立ちにくいものになった。もちろん日本のアニメ風の絵柄の絵にも有効である。 リリース当初のGlazeは公式サイトよりダウンロードしてユーザーのPCで動かすローカル版しか存在しなかったが、8月2日にはweb版のGlaze「Webglaze」のサービスが開始された。 ▼Glaze公式X（Twitter）アカウントによる「Webglaze」のサービス開始を伝える投稿。（2023年8月2日） Glaze の仕組みは破られ回避されてしまったことがあるというのは事実ですか？
https://w.atwiki.jp/voiceofwrestling/pages/15.html
【AIの概要】 【桑谷夏子】～ザ・ヴァルチャー～ 【斎藤千和】～監獄先生～ 【沢城みゆき】 【真田アサミ】 【釘宮理恵】～炎髪灼眼の討ち手～ 【朴路美】～鋼の錬金術師～ 【志村由美】～IDOLUM VIRTUALE～ 【綱掛裕美】～鬼神将軍～ 【藤田咲】 トップページへ戻る 【AIの概要】 チーム名AIの由来は『アーツ･アイム軍』より。 まだ軍団として成り立っていなかった頃の 第一回ヤング黒うさ杯で志村が、L/Rの酒井・宮崎に連勝 その際桑谷が「見た目だけのへっぽこ声優は引っ込みやがれですぅ！」 と言った事が発端でL/Rとの抗争がスタート。 それに伴いAIとして活動開始。その後斎藤千和や真田沢城なども加わり、 ユニットとしては最大人数を誇るチームへ。 なお、なぜか知らないが総じて背が低い選手が多い。 【桑谷夏子】～ザ・ヴァルチャー～ AIのリーダー。如雨露を使ったハードコア路線も含め Aice5浅野・プロシードa浅川とはライバル関係。 また、L/Rに対してはAIの誇りにかけても負けられないと常に思っている。 タイトル歴 VOW主催スペシャル6人タッグフェスティバル優勝(水樹奈々、望月久代と) 【斎藤千和】～監獄先生～ スペインでひったくり犯をバックドロップ …じゃなくて飛び蹴りでKOした逸話もある。 別名チワ斎藤。 若手軍の植田・中原・清水とは浅からぬ因縁がある(悪い意味でなく) 入場曲：Neko Mimi Mode タイトル歴 第3代IC(いたずら黒うさぎ)王座 【沢城みゆき】 VOW初期の頃は現男固め組氷上恭子とDUPを組み活動。 その後紆余曲折を経てAI入り。 元々斎藤とのコンビには定評があり、それ以上に個人の実力はすでに GHVヘビーのベルトレベルの域。 AIというチームへの愛着はそれほどでないように見えたが 桑谷離脱中は自分が守るという気概も見せる。 タイトル歴 第4代GHVタッグ王座(パートナー真田アサミ) 【真田アサミ】 VOW初期の頃は現男固め組氷上恭子とDUPを組み活動。 その後沢城と共にAI入り。 タイトル歴 第4代GHVタッグ王座(パートナー沢城みゆき) 【釘宮理恵】～炎髪灼眼の討ち手～ AIには途中加入。元々実力は確かながらVOW参戦は遅かった。 AIでの朴とのタッグ以外にも他興行で様々な選手と交流もあり。 入場曲：メリッサ(鋼の錬金術師第一期OP ポルノグラフティ『メリッサ』) 【朴路美】～鋼の錬金術師～ AIには途中加入。釘宮同様元々実力は確かながらVOW参戦は遅く、 現在はAIで朴とのエルリック兄弟タッグをはじめ練習中。AIでは最年長なのでコーチも兼任。 SRWの佐藤ゆうことはシャーマンキング、鋼の錬金術師と6年以上対立関係にある。 入場曲：メリッサ(鋼の錬金術師第一期OP ポルノグラフティ『メリッサ』) 【志村由美】～IDOLUM VIRTUALE～ 第1回ヤン黒杯では準優勝。 まだ参加資格のあった第2回では一回戦敗退も 存在感は確実に上昇中。 ちっちゃいふたりとして綱掛とのタッグも組む。 なお、志村はVOW最小最軽量(138cm) 入場曲：ちっちゃいふたりのテーマ タイトル歴 第1回ヤング黒うさ杯準優勝 【綱掛裕美】～鬼神将軍～ ちっちゃいふたりとして志村とのタッグを組む。 人数の多いAIにおいては出場の場に恵まれないが じっくり実力熟成中。 網(あみ)じゃなくて綱(つな)。 【藤田咲】 初音ミクギミックを操るアーツ所属の若手選手。 VOWでは新人クラスながらダークマッチなどを精力的にこなしてきて この度リングアナとして先行デビュー。 潜在ファンはたぶん多いVOWの次世代歌姫。 一時的にリングアナのところに配置したが 公式デビュー戦をAIチームとして迎えたのでいったんこちらに移動。 みっくみくにしてやんよっ♪ #dancing_miku トップページへ戻る