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実機画像 カタログ画像 とりあえず流出画像を掲載しておきます。 カタログP01 カタログP02 カタログP03 カタログP04 カタログP05 カタログP06 カタログP07 カタログP08 カタログP09 カタログP10 カタログP11 カタログP12 カタログP13 カタログP14 カタログP15 カタログP16 カタログP17 カタログP18 カタログP19 カタログP20 カタログP21 カタログP22 カタログP23 カタログP24 カタログP25 カタログP26 カタログP27 カタログP28 カタログP29 カタログP30 カタログP31 カタログP32 それ以前の流出画像
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画像生成AIをはじめとする生成AIに関連する人物についてまとめたページです。 + 編集者の方へ 可読性を保つため、長くなりすぎる場合は個別ページの作成を検討してください。 (TwitterやHPへのリンクは，直ぐに飛べるようにするために，このページ内にも設置することを推奨) 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。 【目次】 AI研究者(国内) AI研究者(海外) AI開発者 国会議員クリエイター・エンターテイメント系議員 デジタル庁・AI推進関連議員 AI・web3PT AI戦略会議構成員 弁護士 生成AIユーザー/生成AIインフルエンサー 生成AI規制などに関連する人物 その他の人物 AI研究者(国内) 岡野原大輔 PFN (Preferred Networks)社の代表取締役・研究者。 日経Roboticsなどで連載を持つなど、3次AIブームの頃から、研究開発者向けへディープラーニングや技術解説を行ってきた。 岡野原氏は、3次AIブームの頃から、PFN社と共に「強化学習」を中心に、大手企業と提携をして各種ディープラーニング技術の推進役を担ってきた。とりわけ「強化学習」と「拡散モデル」の2つのキーワードが好きな研究者で，研究開発者層にむけて、これらの宣伝を続けている。2023年以降の岡野原氏は、「拡散モデル」の解説書を出版するなど、生成AI系の情報発信にも精力的であり、AI開発者・AI研究者への発信力や影響力が，非常に大きい。 また、もう１人の社長の西川氏は、声優好きのオタクで知られており、社員にもアニメ漫画が好きなエンジニアが多く、画像生成や画像変換技術を用いたエンタメサービスが展開されている。 Twitter PFN社のyoutubeチャンネル PFN社のエンタメ系サービスのページ 著書： 「Learn or Die 死ぬ気で学べ プリファードネットワークスの挑戦」西川 徹，岡野原 大輔 2020, KADOKAWA. https //amzn.to/3oEyqgP 「ディープラーニングを支える技術」2022, 技術評論社. https //amzn.to/43UOOdg 「拡散モデル データ生成技術の数理」2023, 岩波書店. https //amzn.to/43V3V6r (あるふ氏によるレビューコメントあり) 今井翔太（えるエル） 東京大学 松尾研究室 所属のAI研究者。 松尾教授と同じく「強化学習」が専門で、ChatGPTやLLMs(大規模言語モデル)系の最先端研究の情報を、研究開発者へ紹介しているインフルエンサー。 Twitter 日経XTREND執筆記事一覧 著書： 『AI白書』株式会社角川アスキー総合研究所 株式会社KADOKAWA 『G検定公式テキスト 第2版』翔泳社 (日本ディープラーニング協会の資格「G検定」の参考書) AI研究者(海外) Ilya Sutskever OpenAIの研究所長． Twitter Wikipedia (英語) 2024年5月14日、OpenAIを退社すると発表した。 米オープンＡＩ、チーフサイエンティストのサツキバー氏退社へ（2024年5月15日-CNN） Geoffrey Everest Hinton AI研究の第一人者。2012年に画像認識の精度を競うコンテストである「ILSVRC」において、畳み込みニューラルネットワークを持ち込み高い精度をあげ、AI開発流行のきっかけをつくった ホームページ AI開発者 David Holz LeepMotionの設立者でありMidJourneyのCEO。 twitter 当初、Midjourney創業者のDavid Holzは、Stability AIのCEOのEmadと協力し、開発を行っていた模様。 参考資料：The Lost Penny Files – MidJourney’s Beginning 【インタビュー】 ミッドジャーニーCEOが語った「イマジネーションの解放」という未来（2023年1月23日-WIRED） "クリエイティビティは誰にでも備わっていますが、その力に自分で気づく必要があるんです。例えば、多くの人はMidjouneyのDiscordに参加して、最初は『犬』と一言だけ打ち込んで遊びはじめます。しかし、さまざまな言葉を入力して画像生成するうちに上達し、その過程で『自分には何かをつくり出す力がある』と感じるわけです。そして、他のユーザーと情報やできた画像を交換して知り合い、いずれは一緒につくりはじめるようになる"と自身のユーザーが創造性を獲得していくプロセスをDavid Holzは語る。 ライゾマティクスの真鍋氏とMidjourneyのDavid Holzは口をそろえて画像生成AIが既存のアーティストを淘汰することはないと語る。 "「画像生成AIがアーティストを淘汰することはないし、むしろクリエイティブな新しい脳の使い方を生むのではないか」と真鍋が語るのに対して、デイヴィッドは同じく楽観的な見方を示す。 「AIの進化を乗り物に例えてみましょう。自動車の登場により、『歩く』という移動手段が淘汰されたわけではありませんよね。自動車や飛行機の登場により移動手段が多様化しましたが、それはより自由な人々の移動を生んだはずです。AIの発展は、人間の“イマジネーション”に対して同様の影響をもたらすと考えています」" なお、このインタビューはMidjourneyとRhizomatiksが共同で開催したイベントで行われた。 ライゾマティクス公式サイト 画像生成AIのMidjourney創業者が語る「AIアートが起こす混乱と未来」（2022年9月23日-Forbes） "Midjourneyは、絵画的な美しさを強調した画像を制作することで、この技術世界内での差別化を図っている。このプラットフォームは、写真と見間違うような写実的な画像を作ろうとしているわけではない。CEOのデヴィッド・ホルツは、むしろディープフェイクなど現実を模倣しすぎた作品の不気味さに個人的にとても不安を感じているという。"と語っているが、MidjourneyV5では写真と見間違うような画像の生成が可能である。 "Midjourney v5.1が出たので色々画像生成してみてるけど、いよいよ写真と見分けつかないわ笑" https //twitter.com/kajikent/status/1654409097041817601 また、Midjourneyはインターネット上より同意なく集められた画像を使用していることも明かされる。 "──現存するアーティストや著作権で保護されている作品に対して同意を求めたのでしょうか？ いいえ。1億枚もの画像を集めて、それがどこから来たのか知る手段は現実問題として存在しないのです。画像に著作権者などのメタデータが埋め込まれていたら良かったのですが。しかし、それはモノではなく、登記所もないのです。インターネット上で画像を見つけ、その所有者を自動的に追跡しそれを認証できる何らかの手段がないのです。" さらに、Midjourneyはプロのアーティスト向けには作られていないとのこと。 "私の製品は、プロのアーティスト向けに作られたものではありません。" そして、Midjourneyは既存のアーティストと競合しないことを語る。 "──とはいえ、あなたの製品のアウトプットは画像で、それは他のすべての特性に加えて、プロの文脈での商業的価値を持ちますよね。そして、これはそのプロ経済を大きく混乱させるものです。 私たちはボートを作っていて、誰かがそのボートでレースに参加することはできます。でも私はそのボートはレースのためのものであるとは限らないと考えています。もしレースで使うのであれば……まあ、そうなるかもしれませんね。使われた瞬間はそうでしょう。でも、本当に大切なのは人間性だと思うんです……。私たちは、画像を美しく見せたいのです。花がミツバチのために美しくあろうとしているのと同じです。それは自然の美しさであり、アートの美しさではありません。機械に意図はありません。そして私たちの意図も、アートとは無関係です。私たちは世界がもっと想像力に溢れた世界になってほしいし、醜いものよりも美しいものを作りたいのです。" 【David Holz氏に関する記事など】 ‘An engine for the imagination’ the rise of AI image generators An interview with Midjourney founder David Holz（2022年8月2日-The Verge） Midjourney Founder David Holz On The Impact Of AI On Art, Imagination And The Creative Economy（2022年9月16日-Forbes） Midjourney Founder Admits to Using a ‘Hundred Million’ Images Without Consent（2022年12月21日-Petapixel） 画像生成AI「Midjourney」のデイビッド・ホルツCEOとは何者なのか、2008年に「Leap Motion」を共同設立してからMidjourneyを開発するまで（2024年1月6日-GIGAZINE） Emad Mostaque 「イラストやデザインの仕事はとても退屈です。芸術的であることが重要なのではなく、あなたは道具なのです。｣ 上記の名言を残したことで知られる、Stability AIのCEO。 画像生成AI問題において、所謂"全ての元凶"のような扱いをされることも多い人物。 この発言はアーティストからの反感を買い、画像生成AIがどのような思想のもとで開発されたのか広く知らしめた。 Twitter Wikipedia英語版「Emad Mostaque」 インタビュー記事(英語) 【CEO直撃】THE GUILD深津氏が画像生成AI「Stable Diffusion」開発元に聞く、AIビジネスの“新時代” DIAMOND SIGNAL 202/9/12 The AI Founder Taking Credit For Stable Diffusion’s Success Has A History Of Exaggeration Forbes 2023/6/4 →日本語要約ツイート 2024年3月23日、StabilityAIのCEOを辞任した。 同社のプレスリリースによると辞任は分散型AI（decentralized AI）推進のためであるとされる。 StabilityAIのリリース⇒https //stability.ai/news/stabilityai-announcement 【Emad氏やStabilityAIに関するニュース記事など】 Getty Images is suing the creators of AI art tool Stable Diffusion for scraping its content（2023年1月17日-The Verge） Leaked deck raises questions over Stability AI's Series A pitch to investors（2023年4月22日-sifted） Stability AI swerves copyright infringement allegations in response to Getty lawsuit（2023年5月3日-sifted） The AI Founder Taking Credit For Stable Diffusion’s Success Has A History Of Exaggeration（2023年6月4日-フォーブス） On Setting the Record Straight（2023年6月5日-Emad氏のブログ） 画像生成AI「Stable Diffusion」開発元のCEOは大嘘つきと批判する報道に本人が猛反論するブログを公開（2023年6月5日-GIGAZINE） Stability AI Head of Research Resigns From Startup（2023年6月27日-ブルームバーグ） The AI Founder Taking Credit For Stable Diffusion’s Success Has A History Of Exaggeration（2023年7月4日-フォーブス） Stability AI Boss Admits to Using ‘Billions’ of Images Without Consent（2023年7月13日-Petapixel） 680億円分以上になる株式を2万円以下でだまし取られたとしてStable Diffusion開発元のStability AIを共同創業者が訴える（2023年7月14日-GIGAZINE） Stability AI Is Losing Executives, Engineers and Its Edge（2023年8月8日-ブルームバーグ） 画像生成AI「Stable Diffusion」の開発元・Stability AIで幹部やエンジニアが相次いで辞任、CEOのリーダーシップが問われる（2023年8月10日-GIGAZINE） Sam Altman ChatGPTを開発したOpenAIのCEO。 Twitter 金陽華（Jin Yanghua）（Aixile） nijijourney、spellbrush、midjourneyのReseacher Twitter 2016～2017年まで京都大学に交換留学生として在籍し、今年（2018年）6月に上海の復旦大学を卒業。 在学中の2017年6月にPreferrd Networksからオファーをもらい、2018年7月からPreferrd Networksに入社。 在学中の2017年8月にMakeGirlsMoeを発表。日本のオタク界をざわつかせる。 この開発はCrypkoに生かされ、Preferrd Networksのサービスとして展開される。 なお、Crypkoのリリースは2018年4月。PFNとはMakeGirlsMoeのころから協力関係にあった模様。 Crypkoに使用した学習データは正式版の予備モデルで8万枚程度。しかし、量よりも質が重要で、何千枚でもクオリティの担保は可能とのこと。 2022年3月にPFNを退職。 2022年6月にはSizigiStudioで開発された拡散モデルを使用してpixivに生成画像を投稿していたことを明かす。 この時点でSizigiStudioとは協力関係にあったことがわかる。 その後、2022年11月にnijijourneyのベータサインアップが開始される。 1クリックで2次元美少女キャラを生成 深層学習でネットをざわつかせた中国人学生インタビュー 深層学習でアニメキャラを生成する「Crypko」、技術者が明かす開発秘話 MakeGirlsMoe公式サイト Crypko公式サイト Cory Li spellbrushのCEO MITでバイオエンジニアリングを専攻していた。 Twitter 2022年6月にはRuwen Liuが拡散モデルの開発を行っていることを明かす。 https //twitter.com/Cixelyn/status/1540423235090513921 拡散モデルに触れているツイート https //twitter.com/Cixelyn/status/1556494482446569472 下記ではSpellBrushの概要を説明する。 SpellBrush公式サイト SpellBrushはArrowmancer、CAKE DUEL、にじジャーニーを開発している企業。 Arrowmancer公式サイト にじジャーニー公式サイト CAKE DUEL公式サイト しかし、開発はSizigiStudioが行っているとの記載もあり、SpellBrushの内部チーム？にSizigiStudioが存在すると考えられる。 https //waifulabs.com/about 事実、Cory LiやRuwen LiuはSizigiStudioのメンバーであり、Arrowmancer、CAKE DUEL、にじジャーニーの開発を手掛けていると記載がある。 SizigiStudioのgithub SizigiStudioはWaifuLabsというGANによる生成AIの開発を行っている。 WaifuLabs公式サイト WaifuLabsは「ロゴをいじらないこと」や「商業利用不可」という条件で、個人利用が可能となっているとのこと。 【紹介】お前は「Waifu Labs」で嫁を作れる Ruwen Liu Spellbrushの共同創業者 Spellbrush,nijijourneyのクリエイティブディレクター MITの機械学習研究者 イラストレーター Carbon3D,Incのソフトウェアエンジニア Twitter 個人サイト インタビュー waifulabsの開発を行った実績があり、下記に解説ブログがある。 Welcome to Waifu Labs v2 How do AIs Create? Gigazineによる解説 AIで自分好みの美少女イラストを作れる「Waifu Labs」の開発者が「AIが俺の嫁を作る方法」を解説 2014年にマサチューセッツ工科大学卒業 2022年5月にはDALL-E2を触っている。 https //twitter.com/ramblingrhubarb/status/1527469666150404096 また、SpellBrushが開発したサービスのアートワークは生成AIによるものを除き、ほとんどが彼女によるものと思われる。 Eren (Kurumuz) AnlatanのCEO Twitter 個人サイト？ Anlatanはアメリカのデラウェア州に本社を置いてるものの、それは税の優遇のためにペーパーカンパニー的に設置してるだけで、オーナー兼主任開発者兼研究責任者のkurumuz氏はトルコ人らしい。社員にはドイツ人やブラジル人もいて、要するにかなりグローバルな企業であって、中身は全然アメリカ企業じゃないらしい。 https //soysoftware.sakura.ne.jp/archives/3622 これまたディスコやRedditの噂だが、NovelAIのkurumuz氏がStability.aiのEmad氏に頼んで圧力をかけてもらったらしい。というのも、kurumuz氏とEmad氏はかなり仲良しの友達だとかなんとか。 https //soysoftware.sakura.ne.jp/archives/3622 そして、この声明で、Emad氏はNovelAIとはずっと協力関係にあって、単に友達だからヒイキしてAUTO氏を処罰したと言ったも同然だった。 https //six-loganberry-ba7.notion.site/22-10-10-Emad-aae60a74858a4f52ab453aab7f4e3a1e さらに、NovelAIのリークされたコードをガン掘りしたら、実はNovelAIだってAUTO氏のコードをコピペしてるのが見つかった。AUTO氏のコードはオープンではあるものの、ライセンスが付いてないから勝手に使うのは違反行為である。 https //six-loganberry-ba7.notion.site/22-10-10-Emad-aae60a74858a4f52ab453aab7f4e3a1e さらに、これについてkurumuz氏は「インターンが勝手にやった」と言い訳したが、だが流出コードのGitログを辿ると普通にkurumuz氏がコードをコミットしていた。kurumuz氏は大嘘ついてたわけだ。 https //six-loganberry-ba7.notion.site/22-10-10-Emad-aae60a74858a4f52ab453aab7f4e3a1e Emad氏いわく、「NovelAIはもうすぐオープンソース化する予定だった」とのこと。 https //six-loganberry-ba7.notion.site/22-10-10-Emad-aae60a74858a4f52ab453aab7f4e3a1e Virginia (Aini) Anlatanのコミュニティマネージャー Twitter 深読みかもしれないが無関係な/改変されたモデル（twitterにアップロードされるローカル生成の画像はリークモデル系統を多数含むことを鑑みて）にNovelAIのハッシュタグをつけられていることを悲しく思うと発言している。 https //twitter.com/redraw_0/status/1672064450751496192 この投稿にNovelAI公式より下記の返信が入る。 リークモデルを使用することは、カスタマーサポート、ドキュメンテーション、UXと一般的な品質基準、私たちのサービスの標準である暗号化を提供できません。また、これらのモデルはNovelAIを正確に反映したものではなく、私達はリークモデルを使用しないことを強く勧めます。自身のパソコンへのインストールやオンラインホストバージョンは、セキュリティとプライバシーのリスクを引き起こすかもしれません。リークモデルを見かけた場合、法的措置を取る場合もあります https //twitter.com/novelaiofficial/status/1672077089233838080 菅原健太 RADIUS5 Inc. COO Twitter コーヒーブランド「ジョージア」のブランドリニューアルに伴う販促としてAIイラストメーカーのAIのエンジニアリング、ディレクションを担当。 "新しくなったジョージアが「毎日って、けっこうドラマだ。」のメッセージを掲げ、毎ドラ部 AIイラストメーカーを公開！" https //twitter.com/k_ikasumipowder/status/1656099149258059776 "毎ドラ部 AIイラストメーカーは、Stable Diffusion をベースに、イラストレーターの個性を反映し、描き分ける独自のパイプラインを構築したジェネレーティブAIです。" https //komeinc.com/works/ai-illustration-maker/ 以下ではRADIUS5の概要を説明する。 RADIUS5公式サイト RAIDUS5は以前よりAIによるクリエイティブ事業を行っている。 経営理念には「手の届く範囲+α の人たちを助けられる存在になる」とあり、人を助けるサービスを作ることを目指していることが伺える。 さらにビジョンには「非クリエイティブな仕事をAIを用いて減らして、クリエイターが本当にクリエイティブになれる社会を実現していきます。」とも記載があり、「人の創造性を最大化する」ことを掲げている模様。 主要なサービス cre8tiveAI クリエイティブ編集作業に革命を起こすAIプラットフォーム。 https //cre8tiveai.com/ cre8tiveAIにて複数のサービスが展開されている。 その中には下記のような生成AIも含まれる。 SAI(顔イラスト生成AI） https //cre8tiveai.com/sc 使用例に「SNS用オリジナルアイコン」、「広告とチラシ」、「企業やサービスのイメージキャラクター」、「キャラクターデザイン制作の参考」、「ゲーム素材・自主制作素材」が挙げられているが、RADIUS5のビジョンに記載のある"非クリエイティブな仕事"がこれに該当するということだろうか？ また、"高価なキャラクターデザインやイラストをデザイン会社に発注し、結果が出るまで長時間待つことに慣れている場合、SAI なら数分の1の時間と価格でキャラクター デザインのニーズに対応できます。"や"ゲームや自作のプロジェクトを制作したいと考えていますが、独自のキャラクターを描いたり、制作を外注したりするための時間、お金、リソースがありません。SAI はこれらすべての問題を解決するのに役立ちます。"との記載もあり、"クリエイターが本当にクリエイティブになれる"というよりは既存クリエイターの代替として、時間やコストの削減を目的としたサービスであるように見えてしまう。 SAI+（全身イラスト生成AI） https //cre8tiveai.com/scplus AIと絵師のコラボレーションをうたっており、AIが描いた顔をもとにイラストレーターが全身を作成するというサービス。 特徴として高クオリティ、安価、高速納品を売りにしている。 このサービスも"クリエイターが本当にクリエイティブになれる社会"になるためのサービスであるのかは疑問である。 AnimeRefinder アニメを4Kや8Kなどの高解像度に変換できるサービス。 https //ja.animerefiner.com/ mimic あなたの個性を学んだイラストメーカーを作るサービス https //illustmimic.com/ 参考：https //twitter.com/seijitsugaku/status/1564904018643525633 OOH AI 屋外広告・交通広告に利用できる特大サイズの画像を、AIを利用することで高速に制作するサービス https //ooh-ai.mystrikingly.com/ また、公式サイトでは記載がないが、Twitterで「Copainter」のクローズドβのテスターを募集している旨が発表されている。 https //twitter.com/RADIUS5Inc/status/1656968095943254022 https //twitter.com/RADIUS5Inc/status/1660579040615596032 https //twitter.com/RADIUS5Inc/status/1664539551636029440 Copainterに関する懸念は下記を参照。 https //w.atwiki.jp/genai_problem/pages/46.html Lvmin Zhang（チャン・リュミン） style2paints、ControlNet、Fooocusの開発者 twitter "チャンさんはもともと香港中文大学で、白黒のイラストに着彩するAI技術「Style2Paints」を研究されていた方です。この研究は日本でもずいぶんと話題になりました。現在は、2022年にシリコンバレーの中心地にある米スタンフォード大学の博士課程に進み、画像生成AIの研究室に所属しているようです。" 画像生成AIに2度目の革命を起こした「ControlNet」より引用。 "Fooocusの開発過程で明らかになったのが、lllyasvielさんのハッカー的な思想が込められていることでした。Fooocus最大の特徴とも言えるのが、画像にメタデータを残さないことです。" "ここには表現の自由というか、表現者のプライバシーは守られるべきだという考えが根底にあります。ハッカー思想の伝統のなかには、「データは誰にも束縛されるべきでない」というカウンターカルチャー的な側面があります。Stable Diffusionの極端な公開性にも通じる思想です。lllyasvielさんは、生成時にあえてメタデータを残さないことにより、どんな権威にも拘束されない画像データを生み出せる仕組みを担保しようとしているのです。" 画像生成AIに“表現の自由”を スーパーハッカーが挑んだ「Fooocus」より引用 個人サイト github huggingface 国会議員 クリエイター・エンターテイメント系議員 山田太郎 (東京都大田区出身) 自由民主党 衆議院議員 表現の自由を守る会会長 エンターテイメント表現の自由の会名誉顧問。 なるがみ氏：今日は同人作家の青水庵さん(@ti_jiyuugyou)と一緒に山田太郎議員(@yamadataro43)から生成AIに関するヒアリングを受けました。 https //twitter.com/nalgami/status/1660846878739636225 デジタル庁・AI推進関連議員 西村康稔 (兵庫県明石市出身) 自由民主党 衆議院議員 経済産業大臣(29代) wikipedia 松本剛明 (東京都出身→兵庫県姫路市) 自由民主党 衆議院議員 /総務大臣(28代) wikipedia 平将明 (東京都大田区出身) 自由民主党 衆議院議員/ 「AIの進化と実装に関するプロジェクトチーム」座長． wikipedia Metaverse Japan Lab シンポジウム2023 プレスリリース 2023/5/15 大串正樹 (兵庫県西宮市出身→伊丹市) 自由民主党 衆議院議員 / デジタル副大臣兼内閣府副大臣 wikipedia AI・web3PT 平井卓也 (香川県高松市出身) 自由民主党 参議院議員/ デジタル改革相 wikipedia 平将明 官邸、オープンAIとの面会を当初拒否 自民・平氏「本当にだめ」毎日新聞 2023/5/11 永田町が主導するＡＩ戦略、日本の“勝ち筋”はどこだ ニュースイッチ2023/3/30 宮下一郎 塩崎彰久 (愛媛県松山市出身) 自由民主党 衆議院議員 / 「AIの進化と実装に関するプロジェクトチーム」の広報担当． note記事：「自民党AIの進化と実装に関するプロジェクトチーム(各定例会での資料PDF添付あり)」 公式ブログ：「OpenAI社のサム・アルトマンCEOが緊急来日。(2023/04/10)」 wikipedia note 川崎ひでと 自民党の川崎ひでと議員、AIのアート展に参加し「アーティストは特権」「しょーもない規制で潰されないように頑張る！」とツイート。まるでAI絵師の様な発言で炎上してしまう。さらに生成AIを使いNFT販売をしてる事が発覚、特権階級を活かして小遣い稼ぎをしてる模様 https //twitter.com/tatatataniguthi/status/1663539971901513729 nijijourney川崎ひでと衆議院議員自民党三重２区さんにフォローされてるう https //twitter.com/niwani14/status/1665311636222259200 【炎上】自民党・川崎ひでと議員「アーティストの特権のためにAIがしょーもない規制で潰されるないようがばる」→絵師激怒炎上 長文で謝罪へ まとめダネ！2023/5/31 小森卓郎 赤松健 (愛知県名古屋市出身) 自由民主党 参議院議員 表現の自由を守る会最高顧問 日本漫画家協会常務理事 赤松健氏「画像生成AI、珍しく日本が勝つチャンス」 ASCII.jp 2023/2/6 AI戦略会議構成員 江間有沙 東京大学未来ビジョン研究センター 准教授 東京大学HP 東京大学未来ビジョン研究センターHP 岡田淳 森・浜田松本法律事務所 弁護士 浜田松本法律事務所HP 川原圭博 東京大学大学院工学系研究科 教授 東京大学HP 北野宏明 株式会社ソニーリサーチ 代表取締役CEO Wikipedia 佐渡島庸平 株式会社コルク 代表取締役社長 Wikipedia Twitter note 株式会社コルクHP 田中邦裕 さくらインターネット株式会社 代表取締役社長 Wikipedia Twitter さくらインターネット株式会社HP 松尾豊【座長】 東京大学大学院工学系研究科人工物工学研究センター／技術経営戦略学専攻の教授。 政府へ意見することができるほどの発言力を持つ。 東大松尾教授「ChatGPTはあらゆる領域にインパクト。やるしかない！」日経ビジネス 2023/3/20 「日本の緩い規制はチャンス」東大松尾教授、AI利用ガイドライン公表 日経ビジネス 2023/5/9 Wikipedia Twitter 松尾研究室HP 山口真一 国際大学グローバル・コミュニケーション・センター 准教授 Wikipedia 弁護士 柿沼太一 STORIA法律事務所に所属。 HP 生成AIの猛烈な進化と著作権制度～技術発展と著作権者の利益のバランスをとるには～ STORIA法律事務所ブログ 2023/4/16 日本ディープラーニング協会(JDLA)の「顧問弁護士的」な人物。 JDLAの一覧ページにプロフィール掲載あり (ページ中盤の「有識者会員」を参照) HP Twitter 日本が先頭に立てる？「AIのビジネス活用」現場で直面する法的課題…柿沼弁護士語る 弁護士ドットコムニュース 2017/11/3 生データ使い放題？！ 「日本は機械学習パラダイス」になった ― DEEP LEARNING LAB 勉強会ITmedia 2019/1/30 AIが創造性を持つ時代だからこそ、起業家を増やすことが重要な社会的テーマだ Harvard Business Review 2023/3/22 福岡真之介 西村あさひ法律事務所の弁護士。AI，Web3，メタバース系に注力している。 著書： 「AIデータ倫理の教科書」https //amzn.to/3NtIMus 「AI開発のための法律知識と契約書作成のポイント」https //amzn.to/44bB4Lr twitter note 上野達弘 早稲田大学知的財産法制研究所コラム2017/9/9 情報解析と著作権-「機械学習パラダイスとしての日本」2021/8/31 赤松健議員「いよいよ早大の上野達弘教授を迎え、AIと著作権に関してヒアリング。」2023/4/7https //twitter.com/KenAkamatsu/status/1644306301978312704 第1回US-Asia国際著作権シンポジウム［人工知能と著作権法］早稲田大学知的財産法制研究所 2023/4/8 生成AIユーザー/生成AIインフルエンサー あるふ 本名、尾崎安範。サイバーエージェント AI Lab所属のAIエンジニア。 大阪大学基礎工学研究科 石黒研究室 招聘研究員を兼務。 2022年末に「画像生成AI Advent Calendar 202」を開催 twitter 個人HP サイバーエージェント AI Labのプロフィール 大阪大学 石黒研究室 - メンバー一覧 852話 自称・30代前半主婦のイラストレーター・背景グラフィッカー・AI Director。 2022年8月初旬頃に画像生成AIに目覚めてからバズりツイートを飛ばし、現在ではフォロワー約30万人を誇るAI絵師であり界隈の第一人者である。 梶谷健人 生成AI (ChatGPT系)や、それを用いたUXデザイン系のインフルエンサー。 かなりのTwitterフォロワーを抱えており、複数のWebメディアに寄稿している。 twitter 日経クロストレンド Forbes JAPAN note 白井 暁彦 しらいはかせ。メタバースとVRと生成AI系の研究者。 GREE VR Studio Laboratory / デジタルハリウッド大学大学院 で活動。 Twitter Note 「生成AI利用のガイドライン」にモヤモヤしたクリエイター側のガードライン note 2023/5/3 著書 「AIとコラボして神絵師になる 論文から読み解くStable Diffusion」インプレスR D」 紹介記事 https //note.com/o_ob/n/n2b87af213279 ※ 第10章 作例紹介とクリエーター対談（852話さん）の章あり 松崎みさと からあげ エンジニア界隈で有名な「すぐやるハッカー」系のインフルエンサー． 最先端技術やそのAPIが出るたびに，すぐアプリ化してバズることが多く、生成AIブーム開始後も，ChatGPTのコンテストで上位に入り、目立っている． また、１つ下にあげるshi3z氏とも交流が多く，氏の画像生成系記事についてのRTが多い． twitter https //twitter.com/karaage0703 はてなブログ：https //karaage.hatenadiary.jp/ 清水亮 (shi3z) (下記WN連載より、プロフィールを引用) 新潟県長岡市生まれ。1990年代よりプログラマーとしてゲーム業界、モバイル業界などで数社の立ち上げに関わる。現在も現役のプログラマーとして日夜AI開発に情熱を捧げている。 WirelessWire News 連載「プログラマー経営学」 twitter note 深津貴之 noteで CXOもつとめるTHE GUILDの深津貴之氏。 初期のAI画像生成ブームの火付け役の一人。それ以降もSDローカル用の水彩画LoRAなどを作成したり、情報発信をしたりと画像生成AIによく関わっている。 2022年8月9日 『魔術として理解するお絵描きAI講座』の記事を公開 この記事では画像生成AIを魔術になぞらえ、プロンプトを呪文と呼ぶ等、面白おかしく画像生成AIの紹介を行っている。 2022年8月22日 『世界変革の前夜は思ったより静か』の記事が話題になる。 ツイート https //twitter.com/fladdict/status/1561406014540640256 2022年10月12日 作家がお絵描き配信中の画面をスクショして、AIに読み込ませて作家より早く仕上げて上げる行為（いわゆる他人の著作物のi2i）が行われる件について、「個別事例すぎるので、あんまり大きな問題にはならないんじゃないかなと。もっと考慮すべきものいっぱいあるので」と問題を小さく見ている。実際にはこの後に似たような問題が多発している。 https //twitter.com/_J_u_n_/status/1580180928223399936 https //twitter.com/Naoyuki_Vixen/status/1580203053768093697 https //twitter.com/fladdict/status/1580205084444884992 https //twitter.com/Naoyuki_Vixen/status/1580207346038452225 2023年3月8日 『「この波に乗らないと沈んでいくだけだと思っています」AIが使えない人材を待ち受けている“末路”とは』 2023年4月3日 StableDiffusionの水彩拡張を作成。 note https //note.com/fladdict/n/n367297ede07c 2023年4月12日 Stability AI Japanのアドバイザーに就任。 たいよう(Daichi Nagashima) Stable fusionやLoRAなどを独自データでfine-tuningし、露出度の高いAIグラビア美少女画像を生成してTwitterなどに多数投稿している。 HP https //longisland3.com twitter https //twitter.com/longislandtea3 追加学習したモデルから、@ria_ai と名付けた仮想アイドルを生成 twitter https //twitter.com/ria__ai @ria_aiのLoraモデルをhuggigfaceで再配布している https //huggingface.co/aww-develop/ria_lora Stable Fusion公式による@ria_aiの紹介： https //twitter.com/longislandtea3/status/1641693781744566272?s=61 t=Wa3fEa3bOzBjgibZGqZ4Yw TASUKU2023 「ChilloutMix」製作者 ChilloutMixはbasilmixをマージして製作されたモデル。 basilmixにNSFW方面を強化している。 ディープフェイクやポルノ等の画像が容易に製作できるため、危険性が高いモデルである。 nuigurumi 「basilMix」製作者 アニメ系モデルも製作している。 Twitterではウマ娘のAIイラストを投稿している。 andite 人気モデルのpastelmix開発者 そのほかにも特定作家、特定作品の集中学習モデルを制作している。 twitter https //twitter.com/anditeAI huggingface https //huggingface.co/andite Rootport 「サイバーパンク桃太郎」著者 高坂 「pixiv VRoid Studio」エンジニア 参考 https //w.atwiki.jp/ai-illust/pages/41.html まじかる☆しげぽん 「pixiv VRoid Studio」テクニカルアーティスト、技術サポーター うみゆき@AI研究 UnityやUEを扱うフリーランスエンジニア。 HP http //soysoftware.sakura.ne.jp/ 「はい、ゲームエンド」のツイート https //twitter.com/umiyuki_ai/status/1625738499986178050 クリエイターと生成AIのスライド https //docs.google.com/presentation/d/1nov2MnLn047sJ1nNFS7OEmWkJYlkQz2ThoaCbf1eWII/mobilepresent?slide=id.p Twitter 生成AIアカ https //twitter.com/umiyuki_ai ツイログ：https //twilog.togetter.com/umiyuki_ai ※1.本アカ https //twitter.com/_darger ※2.サブ垢 https //twitter.com/kaigyoPG インタビュー記事 創業手帳「AI研究インフルエンサー うみゆき｜あらゆる業界に急速な変化をもたらしていくChat（チャット）GPTやAIの展望」 KEIO@AIディレクター 画像編集/映像編集 界隈むけの、生成AI活用インフルエンサー ChatGPTや画像生成の話が多い twitter https //twitter.com/keitowebai youtube https //www.youtube.com/@keitoaiweb 七瀬葵 プロの漫画家・イラストレーターであったが、2022年10月からAIイラストの生成に転向。 23年現在は「AIアートディレクター」を名乗っている。 AIイラストを強く信奉しており、イベントでもグッズを出すなど傾倒。 Twitter https //twitter.com/aoi_nanase3 https //twitter.com/AI_7577 小猫遊りょう(たかにゃし・りょう) AI関連技術を取り扱っているアカウント。 twitter https //twitter.com/jaguring1 アカウントの中の人： 横田 理央 (東京工業大学 学術国際情報センター 教授) twitter https //twitter.com/rioyokota https //www.rio.gsic.titech.ac.jp/jp/member/yokota.html 東工大の「富岳」チームにおいて、富士通と共に、LLMs(大規模言語モデル)の事前学習の、富岳上での並列実行の研究をしている。 富岳やGPU並列でのディープラーニング学習を研究しているからか、流行初期の頃から、画像生成モデルやLLMの最新論文やそのコードが公開されているgithubを、沢山のフォロワーのAIエンジニア層などに紹介してきたアカウント。 「第2回計算科学フォーラム」での発表「「富岳を用いた大規模言語モデルの分散並列学習」に関するツイート(富岳上でGPT-3やGPT-4を学習させた実験)． https //twitter.com/jaguring1/status/1645437257468489728 納村聡仁 twitter https //twitter.com/akinoriosamura note https //note.com/mitsuya2635/ やまかず Generative AI エバンジェリスト 画像生成AIの登場時から生成AIにまつわる情報を提供するインフルエンサー。 もちろん生成AI全般のニュースを取り扱うが、その中にはNAIリークマージモデルや特定絵師の集中学習疑惑モデル、版権物の海賊版のようなモデルも紹介している。 twitter https //twitter.com/yamkaz note https //note.com/yamkaz 新清士 (株)AI Frog Interactive代表 デジタルハリウッド大学大学院教授 twitter https //twitter.com/kiyoshi_shin 生成AI規制などに関連する人物 Zakuga Mignon SupportHumanArtists運動の創設者。 twitter https //twitter.com/ZakugaMignon/status/1602629045254082560 高橋 尚吾 Twitter https //twitter.com/Shogo_tkhs note https //note.com/takahashishogo アメブロ https //ameblo.jp/shogotakahashi-tosei Karla Ortiz アメリカのコンセプトアーティスト。米国で進行中のアーティストと画像生成AI開発企業との訴訟、「Andersen v. StabilityAI」における原告の一人。訴訟については「生成系AIに関する訴訟・法的対応一覧／アーティスト3名+7名による集団訴訟」へ 【関連記事】 ◇Can artists protect their work from AI?（2023年6月19日-BBC） ◇An artist explains why Marvel's use of AI to animate a sequence is worrying（2023年7月29日-NPR） ◇How artists are fighting generative AI（2024年2月23日-DISCONNECT） Kelly McKernan アメリカのアーティスト。米国の訴訟、「Andersen v. StabilityAI」における原告の一人。 【関連記事】 ◇Visual artists fight back against AI companies for repurposing their work（2023年9月1日-AP通信） Sarah Andersen アメリカの漫画家。米国の訴訟、「Andersen v. StabilityAI」における原告の一人。 その他の人物 Ben Y Zhao シカゴ大学のプロフィール：https //people.cs.uchicago.edu/~ravenben/ Twitter(X)：https //twitter.com/ravenben シカゴ大学所属のコンピューターサイエンス研究者。画像生成AI開発にアーティストの作品などが無断で利用される問題を解決することを目的とした、画像生成AI学習防止ツールである「Glaze」「Nightshade」の開発に関与している。 Glaze／Nightshadeについては当wikiの「AI学習防止ツール「Glaze」について【利用方法・意義】」へ。 Ed Newton-Rex Twitter(X)：https //twitter.com/ednewtonrex AI開発者、作曲家。元々StabilityAI社に所属し、音楽生成AI「Stable Audio」の開発責任者を務めていたが生成AI開発のためにクリエイターの作品の無断利用を行い、このことを「フェアユース」であると主張する同社の姿勢に疑問を感じ2023年退社。現在は自身のX(Twitter)アカウントで許諾の無い生成AIに対する自身の意見を発信したり、権利侵害の無い生成AIを認定する非営利団体Fairly Trainedを設立するなどの活動を行っている。 【関連記事】 ◇WHY I JUST RESIGNED FROM MY JOB IN GENERATIVE AI.（2023年11月15日-Musicbusiness Worldwide） ◇AI chief quits over 'exploitative' copyright row（2023年11月17日-BBC）
https://w.atwiki.jp/mingoru_sengoku/pages/17.html
画像 交流戦の画像などなど。。
https://w.atwiki.jp/juniorhighsyndrome/pages/22.html
これはただの画像投稿用テンプレートだからねっ！ 投稿するときはコピペして使ってくれないと・・・やだよ？ 画像タイトル コメント #.image(http //アドレス,width=横,height=縦) ("#."の部分の"."を消すことでタグとなる。アドレスのところには画像のURLをいれること。横、縦はサムネイルの大きさ。) 画像は http //s383.photobucket.com/albums/oo275/velukia/ にアップロードすること。 アカウント名はvelukia、パスワードはwikiと同じ べ、別に下手でも既存のキャラクターじゃなくても、 全然気にしないんだからねっ！ もう・・・／／／／ ヴェルキア地図β とりあえず描いてみた キャラクター００１ 髪型が誰かに似てしまったorz
https://w.atwiki.jp/wakamatu/pages/36.html
身の回りの画像をしょうかいします。 プラモ プラモをつくりました。 画像
https://w.atwiki.jp/f-shogi/pages/81.html
このページは? 将棋に関係のありそうな画像集です 将棋スレに貼られていたものとかを転載 画像のタイトルと説明は適当に。 画像集 対局風景 一般的なプロの対局の様子です。 加藤一二三九段 加藤一二三九段です。 三月のライオン 安西先生 麻雀大会 将棋大会ではないらしいです 振り飛車 振り飛車党です。 同歩 ものすごい様子で同歩です。 秘儀 将棋指し フルボッコ フルボッコです。打ち歩詰めで反則・・・と思いきや、 その前にだいぶ王手放置で反則してるので(ry
https://w.atwiki.jp/eikatsu/pages/257.html
画像が表示されて重い場合は携帯の設定で非表示にしてみよう。 ただし、その場合画像ｱｲｺﾝを使った個売りｱｲﾃﾑの確認ができないため、詐欺(未)には要注意。
https://w.atwiki.jp/wiki5_eroparo/pages/80.html
【板名】画像 【理由】FLASH・動画があるから 【内容】画像のびょみょみょーん 【鯖】pc8 【カテゴリ】PC等 【フォルダ】img 【名無し】img774.jpg 【ID】強制
https://w.atwiki.jp/kameda1/pages/5.html
●試合前控え室にて なぜかバンテージのサインの所だけ色がちがうよ http //up.pandoravote.net/up4/img/panflash00001527.gif ●勝利者インタビューをグローブをつけたままする亀田(通常グローブを外してからインタビューが始まる。またはインタビュー中にセコンドが外す。) http //y.upup.be/?4KnIybZV4y ●内藤と亀田のバンテージ比較 http //u.upup.be/?vTJp8VOXO2 ●リング上で高々とベルトを上げる亀田 ん？バンテージがおかしいぞ？ http //y.upup.be/?VO9aotaifQ 拡大画像 http //u.upup.be/?8yDpA1cg73 ●リングを降り通路で父・史郎と抱き合う亀田 ん？バンテージが尖ってるぞ？ http //w.upup.be/?TiqmRbqtdV ●２ちゃんねる芸スポ＋の看板画像が内藤×亀田戦の画像に変わる (11/30-12/6まで。押尾学逮捕で画像は差し替えられた。) http //y.upup.be/?pNUVER0BG4 ●会場で配布された亀田応援メガホン http //v.upup.be/?WJH9PixRdk
https://w.atwiki.jp/genai_problem/pages/24.html
主要な画像生成AIサービスについてまとめたページです。 + 編集者の方へ 可読性を保つため、長くなる場合は個別ページ作成を検討してください。 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。 【目次】 はじめに 主要な画像生成AI一覧Stable Diffusion（SD、ステーブル・ディフュージョン) Mid Journey (Mid、MJ、ミッドジャーニー) Niji Journey (Niji、にじ、にじジャーニー) Novel AI (ノベルAI、NAI) Waifu Diffusion (ワイフ・ディフュージョン) TrinArt (とりんアート、とりんさまアート、でりだ) Holara AI お絵描きばりぐっとくん AIピカソ メイツ DREAM by WAMBO DALL·E2 Bing Image Creator (ビング イメージクリエイター) Adobe Firefly (アドビ ファイアフライ) chichi-pui (ちちぷい) mimic (ミミック) 関連資料 はじめに 2023年8月現在、よく利用されている画像生成AIは大きく分けて２つ。 一つはStableDiffusion系、もう一つはMidjorney(Nijijorney)である。 なかでもStableDiffusionはオープンソースで公開され、それを利用した様々な派生モデルが登場してる。 よって、関係性が非常に複雑だが、データセットが公開されていることなどから、画像生成AIの構造及び問題点を理解する上でよい例と考える。 また、多くの問題を引き起こしているのもStableDiffusion系のモデルだ。 簡単な関係図を以下に示す。 画像生成AIはデータセットをもとに画像を生成を行う。 そのデータセットはインターネット上の画像を権利者の許諾なしにWEBスクレイピングすることによって取得したものである。 StableDiffusionに使用されているLAION-5Bデータセットには著作権で保護された画像や、医療記録、家族写真、戦争の写真等が含まれている。 日本の法律や海外のフェアユースの概念では研究目的としての利用は認められていることが多いが、この点について様々な議論が巻き起こっている。 2022年8月にStableDiffusionがオープンソースで公開されたことにより、それをもとに様々な画像生成AIモデルが作成され、インターネット上で共有されている。 画像生成AI利用者は生成できる画像の幅を広げるために、インターネット上の画像を権利者に無許諾で収集し、追加学習させている。 これによりモラルハザードが加速し、諸問題が発生している。 日本でよく見かけるモデルはアニメ系モデルと実写系モデルである。 アニメ系モデルで代表的なものはNovelAIやWaifuDiffusionである。NovelAIは一企業によって製作されたモデルであり、サブスクリプションのWebサービスの形態をとっていたが、リリース後、直ちに不正アクセスによりリークされた。そのリークモデルをベースに様々なモデルが作られている。画像生成AI利用者が使用しているもののほとんどはこのNovelAIリークモデルがベースといわれている。 さらに大元のNovelAIについてもDanbooru（アニメ系イラスト無断転載サイト）を学習元としており、権利者への許諾は得ていない。 なお、リークモデルがベースでないものもあるが、これについても権利者に許諾をとったモデルはほとんどないと言っていいだろう。 また、実写系モデルについてはInstagram（写真・動画共有SNS）のデータセットを利用している。当然だが、権利者の許諾は得ていない。こちらのモデルはディープフェイクや実写系NSFWが制作できるため、危険性が高い。 アニメ系、実写系それぞれ倫理的リスクがあるが、そのリスクを複合的に持っているのが画像生成AI利用者の中で人気の高い「AbyssOrange mix」というモデルである。これはリークモデルにInstagramデータセットを使用して表現力を高めており、財産権（イラスト及びプログラム）、肖像権の合計3つの倫理的リスクを孕む。このようなモデルは他にも複数確認されている。 よく問題に上げられるLoRAは、上記のアニメ系や実写系のモデルに追加学習をかけることで特定作家、特定キャラクターに特化した生成モデルを作成することができる技術である。追加学習してもその作家やキャラクターだけの絵にならないのはベースとなるモデルの存在があるからだ(LoRAについての詳細は⇒LoRAによる個人や作品の無断学習問題)。 このようにして作成されたモデルは共有サイトのHuggingFaceやCivitaiなどにて共有され、不特定多数が利用できる状態となる。そして、そのモデルはさらにマージ元やベースモデルなどとして利用され、新たなモデルが生まれている。 主要な画像生成AI一覧 Stable Diffusion（SD、ステーブル・ディフュージョン) WEBサービス、ローカル、モバイルアプリ LAION-5Bデータセット使用。 「テキスト入力でフォトリアリスティックな画像を生成できる潜在的なテキストから画像への拡散モデル」（公式HPの文言を翻訳） 【概要】 LMU（ミュンヘン大学）のComputer Vision Learning Group(CompVis)・runwayhttps //runwayml.com・Stability AIhttps //ja.stability.aiの三者の合同で研究・開発された。（Wikipediahttps //ja.wikipedia.org/wiki/Stable_Diffusion参照） 2022年8月22日に初版公開。 有料のアプリケーションだが、公式サイト上のWebサービスhttps //stablediffusionweb.comを利用することで制限付きではあるが無料で画像生成を使用できる。 「モデル」と呼ばれる学習アセットとプロンプトを組み合わせることでイメージに沿った画像を生成する。 stable diffusion自体は操作するためには逐一コマンドを打ち込む必要があるが、WebUIというパーツを導入することで比較的扱いやすいツールに出来る。 特徴として「テキストに基づく画像生成（txt2img/text-to-image・通称t2i）」と「画像に基づく画像生成（img2img/image-to-image・通称i2i）」という二つの機能を持つ。 所謂サンプリングスクリプトであり、 t2iはテキストプロンプトや画像解像度、シード値をランダムにするか他の生成画像と同一のものを使用するかなど入力された情報を解釈して出力する。 i2iは「強度値」という数値を入力することで、上記の情報に紐づけられた画像を基にした新しい画像を出力する。すなわち「ノイズ」とも呼ばれる元画像からの新解釈・追加情報・相違を含んだ画像を強度値に入力された情報を参照しつつ出力する。 ただし、これらはstable diffusionにモデルファイルというアセッツを学習させること≒元になった画像及びそれを基にしたAIによる生成画像の情報が既に存在しているということが前提の機能であり、wikipediaの「機能」の欄にある「ゼロから新しい画像を生成する機能を備えている」という文言は誤解を招く表現である。 具体例として、Civitaiというカスタムモデル（一分野に特化させた学習アセット）のアップロード・ダウンロードができるサイトがある※1が、そこに写真風のリアルな女性の画像に特化したモデルがアップロードされている。 その説明には「特定の人物ではなく、中国のtiktokインフルエンサーの画像をミックスした」という記述がある。 つまりこのモデルは複数の実在の人物の画像をAIに学習させて生成した画像をアセットとして公開しているということであり、これを使用した場合「存在していなかった画像をゼロから生成した」とはいえない、ということになる。 おそらくは現行の著作権法の法解釈を踏まえた「言い回し」の一つと考えられる（あえて擁護するならば出典にCompVisの名義で公開されているstable diffusionのGitHubのリンクが貼ってあるため、記事作成者が能書きをそのまま書いただけの可能性もある）。 ちなみにstable diffusionやNovelAIに使用されているモデルには「Danbooru」という海外の画像転載サイトに転載された画像を学習させたものがあり、サイト上のタグをそのままテキストプロンプトに流用している。 カスタムモデルが大量に配布されている現在では殆どのモデルがこの「danbooruタグ」によってプロンプトを紐づけた無断転載された画像の影響を受けているとされる。 2022年11月24日にリリースされたStable Diffusion 2.0には新たに「depth2img」という画像の深度情報を推測することでより立体的な（具体的には実際の写真のような）画像を出力するという機能も追加された。 コードとウェイトは一般に公開されており、殆どのハードウェアで実行可能である点もクラウドサービス等でアクセスするものが多い他の画像生成サービスとの違いである。 画像生成では広く使用されており、専門のガイドブックが販売されている※2ほど。 【論争・訴訟一覧】 Stable Diffusionは著作権関連での訴訟を多数起こされており、また個人・企業・団体によって使用の是非を問う等の論争が巻き起こっている。 主な理由として著作権の存在する画像を権利者の許可なく学習アセットに使用している・ディープフェイクの作成に関する制約の少なさ等が挙げられる。 Stable Diffusionは「『どのような画像を生成するか』と『その取扱い』はユーザーの判断に委ねる」という方針を前面に打ち出しているため、現在これらの問題が改善される兆しは見られていない。 ここでは特に訴訟や論争について記述する。 【論争】 「ハーバード・ビジネス・レビュー」というアメリカの経済学誌は開発企業が実施している「権利者が申請することで著作物を学習データから除外する」という通称オプトアウトを批判し、「企業側が著作物の使用許可を権利者に申請する」というオプトイン式を採用するのが適切であると述べている。 「名探偵ピカチュウ」などを手掛けたデザイナーのR・J・パーマーは「現役のクリエイターの作品を多数学習データに取り込んでおり、潜在的に作品を学習されたクリエイターの仕事を奪いかねず権利侵害にあたる」と非難している。 プリンストン大学のアーヴィンド・ナラヤナンは「画像生成AIの開発企業は学習データを同意や補填なしに収集するなどアーティストに敵対するような方法で開発を行っている」とし、「特定のアーティストの画風に寄せた画像生成ツールを許容することはアーティストの労働や独自性を明確に流用しているように思える」と述べて「アーティストをパートナーでなく訓練データの素材として扱っている現状が必然であったと主張している人物は企業が責任ある技術開発を行えなかったことへの言い訳に過ぎない」と結論付けた。 またナラヤナンはメディアによる画像生成AIの宣伝に関し、「過度に擬人化するなどの誤解を招くような印象を蔓延させ、誇大広告に加担している」と厳しく批判し、「AI報道で気をつけるべき18の落とし穴」というチェックリスト（https //aisnakeoil.substack.com/p/eighteen-pitfalls-to-beware-of-in）の中で、「AIが人間と同じように学習すると示唆し人間の知能と比較すること」や「AIが電気の発明や産業革命といった歴史的な出来事になぞらえること」等が印象操作によってAIやそれを応用した技術に対する誤った認識を広めていると批判している。 東京大学は理事・副学長の太田邦史の署名付き文章で全学生・教員向けにChatGPT, BingAI, Bard, Midjourney, Stable Diffusion等の生成AIの利用に関する注意喚起を行い、元データの作成者が知らない間に著作権を侵害されたとして問題提起を行っている現状を指摘し、将来的に画像生成AIが生み出したコンテンツが訴訟の対象になる可能性に言及した。 【訴訟】 2023年1月13日にアメリカ在住の漫画家サラ・アンダーソンら3人が原告となり、Stability AIとStable Diffusionを利用した画像生成サービスを展開するMidjourney、DeviantARTの3社に対して訴訟を提起した。学習データに使用されているインターネット上の何十億もの画像はその大半が著作権によって保護されているものであり、使用するにあたっての権利者への同意も得ていないという倫理的・法的な問題を抱えるAIアートの違法性を訴えている。アンダーソンは「ワシントン・ポスト」紙の取材に対し「AIは私の作品を盗んだ」と答えた。 イギリスのストックフォト企業である「Getty Images」は画像生成AIが膨大な量の画像を盗用し知的財産権を侵害しているとして英国・米国の2か国でStability AIへの損害賠償請求訴訟を提起した。 訴訟に関する詳細は⇒「生成系AIに関する訴訟・法的対応一覧」 ※1セキュリティ上安全なサイトであると断言できないためURLは省略。 ※2https //www.amazon.co.jp/Stable-Diffusion-AI%E7%94%BB%E5%83%8F%E7%94%9F%E6%88%90%E3%82%AC%E3%82%A4%E3%83%89%E3%83%96%E3%83%83%E3%82%AF-%E4%BB%8A%E6%9D%91-%E5%8B%87%E8%BC%94/dp/4802614055/ref=d_pd_sbs_sccl_3_2/355-7332775-0596163?pd_rd_w=QkqMa&content-id=amzn1.sym.820591ed-a555-4556-9bf6-5ebd5493c69e&pf_rd_p=820591ed-a555-4556-9bf6-5ebd5493c69e&pf_rd_r=NWA8Y3WY7MFD4ETG6Z9B&pd_rd_wg=Pyo8c&pd_rd_r=6c86b162-72f2-44a4-af1e-b60364059b08&pd_rd_i=4802614055&psc=1 【参考資料】 まるで人間のアーティストが描いたような画像を生成するAIが「アーティストの権利を侵害している」と批判される（2022年8月15日-GIGAZINE） Mid Journey (Mid、MJ、ミッドジャーニー) WEBサービス データセット非公表。 【特徴と傾向】 日本で最初に大きく話題となった画像生成AIサービス。 モードの種類 V1、V2、V3、V4、V5、Niji4、Niji5、MJ Test、MJ Test Photo フォトリアル性とディティール、独自のアートスタイライズ(美術的調教)されたアウトプットが特徴。 表現の幅も広いが、全体的に黒の使い方に特徴があり特にMJ Version4以降は画面に黒いシャドウが大きくかかっている傾向がある。 また、新しいバージョンモードで生成しても過去のバージョンと同じ出力結果にはならず、 2022年8月の黎明期の頃の味わいが欲しければモードを変更して過去のバージョンモードで生成する必要がある。 そのため、初期のMidjourneyの流行時に生成結果をよくSNSで目にしていたという人は、 最新のMidjourneyでどのような生成物が出力されるのかを知らない可能性が高い。V4、V5以降はかなりフォトリアルな表現を得意としている。 日本のイラスト投稿界隈でのSNS上の傾向を踏まえて注意が必要なのが、 「Midjourneyが得意とするようなフォトリアルな作風、風景、コンセプトアートにも元となった学習された画像とそのクリエイターたち」が存在することである。 「キャラクターイラストの背景に使えるかも」となる前に、生成画像が一体どのようにして出てくるかを立ち止まって考えることが必要である。 非Nijiモードでの二次元キャラの描写は非常に癖があり、同じような顔になるため「Midjourney」で生成したと一目で分かることも難しくない。 また、後述されるNijijourneyの生成機能も内包している。Nijiモードに切り替えることで使用できる。 【概要】 Discordのチャットに単語や文章（プロンプト）を入力することで画像を生成できる。 かつては無料トライアルで25枚まで画像を生成できたが、現在（2023/4/12）ではフェイク画像の生成などの問題で出来なくなっている。 Midjourneyでは画像を指定して生成するimg2imgのことを「イメージプロンプト」と呼ぶ。 利用規約 ・生成した画像はMidjourney側にも同等の著作権が発生する ・更に画像プロンプトとして使用した画像にも同等の著作権が発生する ・生成された画像によって生じた問題についてMidjourneyは責任を負わない。 ・ただし、ユーザーが権利や商標の侵害によってMidjourney側に損害を与えた場合、ユーザーに対し法的請求を行う ・サービス変更や停止によって損害が生じても責任を負わない 等の規約について理解、承諾する必要がある（現行の法律に関しては各自弁護士に相談することが推奨されている）。 上記は要約・意訳でもあるため、詳しくはMidjourneyの利用規約（https //docs.midjourney.com/docs/terms-of-service）を参照。 プランにはbasic・standard・proの3つがあり、それぞれ月額料金のほかに「fast hour」という消費することで画像を高速で生成できるポイント(生成にかかった時間分消費する。ソシャゲのスタミナやスマホのデータ通信量のようなもの、%で表示される)・ステルスモードの有無などに違いがある。 この「fast hour」は使い切ると追加で購入することができる。 basicより上のプランであれば「Relax」というfast hourを消費せずに無制限に画像を生成できるモードが開放される。 ただしアップスケール(高解像度化)を行うためにはRelaxモードでは時間がかかるため、サイズの大きい画像や高解像度の画像を大量に生成するためにはよりグレードの高いプランに加入し、Fast hourクレジットを購入する必要がある。 ギャラリー(会員に出力画像やプロンプト設定などが公開される機能)の非公開設定ができるステルスモードは、proプラン(月60$)の特典である。これを行うことで画像生成のために入力した単語や文章、通称「呪文」を非公開にできる(自分の出力履歴を隠すことができる)。proプラン以外のプランの加入者でも、現行のプラン+月20＄の追加課金を行うことで、ステルスモードを解禁することができる。 【簡易年表】 Niji Journey (Niji、にじ、にじジャーニー) WEBサービス データセット非公表。 あなただけのオリジナルアニメイラストを描く最先端AI（公式HPより）。基本的な仕様はMidjourneyとほぼ同じ。 【特徴と傾向】 NovelAI派生のキャラクターイラスト生成AIと違うので、生成結果がマスピ顔ではない。 マスピ顔ではない画風の幅のあるAI生成出力者・投稿者がいたら、SDローカルでの追加学習を使用していなければこの「Niji journey」を使用している可能性は高い。 また、SDローカル等におけるマスピ顔はないものの、「スタイル値が1000(MAX)」になるほど出やすい絵柄・顔は数パターンある。 Niji journeyのユーザー投稿作をTwitterのハッシュタグなどで何作か見ていくと、その傾向や癖を理解することができる。 【概要】 Spellbrush（@spellbrush）※1とMidjourney（@midjourney）が「一緒にデザインした」画像生成AIツール。 Discordのチャットに単語や文章（プロンプト）を入力することで画像を生成できる。Midjourneyの会員(同一のアカウント)でも同じDiscord上で利用できる。 かつては無料トライアルで25枚まで画像を生成できたが、現在（2023/4/12）ではフェイク画像の生成などの問題で出来なくなっている。 Nijijourneyでは画像を指定して生成するimg2imgのことを「イメージプロンプト」と呼ぶ。 「スタイル」と呼ばれる入力したスタイル値によって生成する画像の傾向をコントロールするシステムがあり、現行のv5モデルはスタイル値によって生成物が大きく変化する。スタイル値(--s XXX)が1000に近ければ近いほどNiji Journeyがチューニングした固定の絵柄に近くなり、スタイル値が低ければバラつきが出る。（基本的には、Default・Styleというアニメ調の画像を生成できるスタイルではスタイル値を下げるとプロンプト内容を反映しやすいデータベース素材に近いと思われる生成結果になり、上げるとNiji Journeyがスタイライズした日本のアニメ、イラスト風の生成結果になる） 利用規約は「一緒にデザインした」Midjourneyのものが適用され、 ・生成した画像はMidjourney側にも同等の著作権が発生する ・更に画像プロンプトとして使用した画像にも同等の著作権が発生する ・生成された画像によって生じた問題についてMidjourneyは責任を負わない。 ・ただし、ユーザーが権利や商標の侵害によってMidjourney側に損害を与えた場合、ユーザーに対し法的請求を行う ・サービス変更や停止によって損害が生じても責任を負わない 等の規約について理解、承諾する必要がある（現行の法律に関しては各自弁護士に相談することが推奨されている）。 上記は要約・意訳でもあるため、詳しくはMidjourneyの利用規約https //docs.midjourney.com/docs/terms-of-serviceを参照。 プランにはbasic・standard・proの3つがあり、それぞれ月額料金のほかに「fast hour」という消費することで画像を高速で生成できるポイント(生成にかかった時間分消費する。ソシャゲのスタミナやスマホのデータ通信量のようなもの、%で表示される)・ステルスモードの有無などに違いがある。 この「fast hour」は使い切ると追加で購入することができる。 basicより上のプランであれば「Relax」というfast hourを消費せずに無制限に画像を生成できるモードが開放される。 ただしアップスケール(高解像度化)を行うためにはRelaxモードでは時間がかかるため、サイズの大きい画像や高解像度の画像を大量に生成するためにはよりグレードの高いプランに加入し、Fast hourクレジットを購入する必要がある。 ギャラリー(会員に出力画像やプロンプト設定などが公開される機能)の非公開設定ができるステルスモードは、proプラン(月60$)の特典である。これを行うことで画像生成のために入力した単語や文章、通称「呪文」を非公開にできる(自分の出力履歴を隠すことができる)。proプラン以外のプランの加入者でも、現行のプラン+月20＄の追加課金を行うことで、ステルスモードを解禁することができる。 NijiJourneyはプロンプトとスタイル値によって様々な画風を出力でき、また新たなスタイルの追加を予告しているため(後述)幅広い種類かつ相当数の画像を既に学習し、かつ細かいプロンプトとの結びつけも完了していると予想され、さらに生成画像を学習してまた画像を生成する……という行為を繰り返すため、元になった画像を特定し著作権の侵害を訴えるといった民事訴訟による個別の対策は学習が進めば進むほど不可能になっていくと思われる。 またこれはNijiJourneyに限った話ではないが、あらゆる種類の画像を少数の企業の運営する画像生成AIによって生成されるということは、多くのイラストレーターやアニメーター、デザイナー、漫画家、画家、写真家といった画業・芸術業を営む人々の作品を駆逐し、企業による独占状態を招く恐れがある。 【簡易年表】 ≪2022年≫ 11月7日：クローズドベータが実施中という情報がツイートされ、同年12月10日にはオープンベータ版を公開。 12月31日：コミックマーケットC101にユーザ投稿イラストとnijijourneyを使用して生成したフルカラーの漫画同人誌を頒布。（※2）購入者には10$分のサブスクリプションクーポンが配布された。 ≪2023年≫ 2月11日：「nijijourneyコンテスト」を開催、入賞者にはfast hourやDiscord Nitroが配布されたようである。 4月2日：「にじジャーニーv5モデル」が公開。「Default・Style」を追加。「『アニメ』に見える絵を作る」プロジェクトであり、niji 4までの生成画像の改善版（主に陰影の表現と立体感と流行の絵柄の再現度）。4月6日にはMidjourneyのtwitterでも紹介され、曰く「an anime-focused version of Midjourney（Midjourney のアニメに焦点を当てたバージョン）」とのこと。 4月9日：「Expressive・Style」を追加。「洋風で大人びた雰囲気」と紹介されており、イラストでも写実的でリアル寄りな画風で画像を生成する。 4月10日：画像からテキストプロンプトを抽出生成することが可能になる。 4月16日：「Cute・Style」を追加。「平面的でシンプルな描写、余白や装飾的なディテールが特徴」と紹介されており、デフォルメタッチやファンシーな画風で画像を生成する。 4月23日：「Scenic・Style」を追加。「v5新スタイルの集大成」と銘打たれ、「詳細で印象的な背景」と「キャラクターがそこに息づくような目を引く構図」が特徴。風景写真のような細やかな背景によるスケールの大きな画像を生成する。 下記にて開発ログを見ることができる。 niji・journey dev logs ※1 Spellbrushはwaifulabsやarrowmancerといったサービスを提供している「SizigiStudios」のAI関連のエンターテイメント事業の総称？のようである。 ※2販売された同人誌「niji・journal vol.01 」はメロンブックスで委託販売中。 Novel AI (ノベルAI、NAI) WEBサービス（有料サブスクリプションサービス）→ハッキングによるリーク→ローカル派生 danbooruデータセット使用。 【概要】 デラウェア州に拠点を置くAnlatan社によって運営されている。 日本のアニメイラストが高品質で生成されることから、登場当初は話題となった。 しかし、データセットが無断転載サイトだとの批判がある「danbooru」だと明らかになると批判の声が出るようになった。 サービスリリースは2022年10月3日。その後、2022年10月6日にハッキングされている。 NovelAIサービス開始。 2022/10/3「NovelAI's Image Generation, #NovelAIDiffusion is live on http //novelai.net now!」 https //twitter.com/novelaiofficial/status/1576784138807693312 NovelAIハッキングされる。 2022/10/8「2022年10月6日に弊社のGitHubとセカンダリリポジトリに権限のない第三者による不正なアクセスを許してしまいました。」 https //twitter.com/novelaiofficial/status/1578660537742696449 NovelAIのデータセットはdanbooruである。 「NovelAI Diffusion has been trained on Danbooru tags」 https //twitter.com/novelaiofficial/status/1576794201672802305 NovelAIのベースはStableDiffusionである。 「オリジナルのStable Diffusion モデルに基づいています」 https //twitter.com/novelaiofficial/status/1583688206192500736 NovelAI公式による仕組みの説明（ツリー含め参照）。 「#NovelAIDiffusion の仕組みの魔法について話しましょう」 https //twitter.com/novelaiofficial/status/1583688167604948992 2023年4月1日にControlNetが実装された。 「この度、NovelAIは完全に生まれ変わりました！」 https //twitter.com/novelaiofficial/status/1642061444257644544 【リークモデルについて】 ハッキングにより流失したリークモデルによって、ほとんどの二次元系のAIイラストは生成されていると言われている。 リークモデルはマージされ、様々な派生モデルを生んだ。 リークすることは不正行為であり、マージされたところで、その問題が解決されるわけではない。 しかし、マージされることにより、リークモデルが使用されているか否か判断が難しくなっており、問題の追跡が困難になっている。 また、Novel AIのリークについて検索すると、明らかに不正行為であるのにもかかわらず、リークモデルの使用方法が簡単に出てくる。 感覚の麻痺した利用者がいかに多いかよくわかるのではないだろうか。 また、リークしたことにより、特定の絵に対して「LowQuality」などの冒涜的なタグ付けがなされていることが判明した。 【元素法典】 NovelAIがリークされたことにより中国語圏でプロンプトの研究が行われ、長大なプロンプト及びネガティブプロンプトにより通常よりも情報量の多い画像を生成することが可能となった。このプロンプトは元素法典と呼称される。 元素法典はWEBサービスではプロンプトの文字数の制限のためになしえなかったが、リークされたことによりその制限が取り払われた。 当時のNovelAIのWEBサービスのユーザーはNovelAIに課金して、プロンプトの制限のある中で画像生成を行っていたが、リークモデル使用者は無料でプロンプトの制限なしに情報量の多い画像を生成していた。 まっとうにサービスを利用していたユーザーにとって、このような状況に不満を覚えることは想像に難くない。 そして、リークモデルはダウンロードしようと思えば可能な状況なのである。 リークモデルがここまで蔓延ったのは、元素法典の存在が原因の一つかもしれない。 2022年10月17日「「元素法典」と呼ばれる魔導書」 https //twitter.com/jaguring1/status/1581825977625157633 （余談だが、上記ツイートはハッキングされたはずのNovelAI公式がリツイートしている。） 【Novel AIがStable Diffusionに加えた改善について】 Blog Post NovelAI Improvements on Stable Diffusion https //twitter.com/novelaiofficial/status/1579512480472399872 NovelAI Improvements on Stable Diffusion https //blog.novelai.net/novelai-improvements-on-stable-diffusion-e10d38db82ac 超高精度なイラストを生成できると話題の「NovelAI」は本家Stable Diffusionにどんな改善を加えたのか？ https //gigazine.net/news/20221011-novelai-model-improvements-stable-diffusion/ 【danbooruデータセットに関する記事】 画像生成「NovelAI Diffusion」無断転載サイトからの学習で物議 有償提供も問題視 https //kai-you.net/article/84966 「われわれはNovelAIと関係ない」──海外のイラストサイト「Danbooru」が日本語で声明 https //www.itmedia.co.jp/news/articles/2210/05/news133.html 【リーク問題に関する記事】 【公式声明発表済】イラスト生成AI「NovelAI」のモデルデータが流出？情報が不確かで偽物・マルウェアの可能性があるという指摘も https //togetter.com/li/1955160 画像生成AIの激変は序の口に過ぎない https //weekly.ascii.jp/elem/000/004/115/4115793/ AIの著作権問題が複雑化 https //weekly.ascii.jp/elem/000/004/124/4124486/ NovelAIのリークで何が終わったのか？ http //soysoftware.sakura.ne.jp/archives/3622 waifu/NAI/Anything-V3.0 あれから何があったの? (10月と11月のこと) https //blog.deepfort.net/posts/20221119/ Waifu Diffusion (ワイフ・ディフュージョン) ローカル danbooruデータセット使用 NovelAI同様にStableDiffusionをアニメスタイルにファインチューニングしたモデル。 haru氏、salt氏、sta氏の3名により制作された。 danbooruデータセットを使用しているが、NovelAIリークモデルよりは違法性が低い。 NovelAIを参考にして製作しているものと思われる。 リークモデルではない為、こちらのモデルが法律上もどちらかと言えば安全であり、Waifu Diffusionの利用を推進していこうという動きもある。 ただし、ローカルで使用できるように共有されているために、LoRAをはじめとする追加学習が加速していくことは時間の問題であり、モラルハザードの危険性は今後も発生する恐れがある。 Danbooru(イラスト転載サイト)で学習したWaifu Diffusion https //togetter.com/li/1943300?page=3#h53_0 WD1.5にまつわる参考資料 https //twitter.com/kuronagirai/status/1612714668044455936 TrinArt (とりんアート、とりんさまアート、でりだ) WEBサービス、ローカル AIのべりすとの運営と同じ。 なお、製作会社は株式会社Bit192であり、Waifu diffusionの製作にも関わったSta氏がCEOである。 「ルミナ」と呼ばれるサイト内通貨を消費して、AIイラストを生成することができる。 このルミナの消費量は出力の際の設定で調整出来るようになっている。 「とりん」と「でりだ」と呼ばれるモデルがあるがベースはStable Diffusionを使用していると思われる。 Holara AI WEBサービス 無料プランと有料プランがあり、無料プランの場合、プロンプトがランダムとなる。 有料プランの場合、自身でプロンプトを指定できるため、狙った画像が出しやすくなる。 Stable Diffusion 1.5がベースとなっている。 データセットは非公表だが、公式サイト曰く、「他のアニメモデルのウェイトを使用していない」とのこと。 「Akasha」と「Aika」2つのモデルを提供している。 「Akasha」と「Aika」の違いについては下記を参照。 画像生成HolaraAIにモデルAika登場！Akashaと比較してみました！ https //ai-generated-art-materials.com/holara_ai_new_model/ お絵描きばりぐっとくん 「stable diffusion」を使用してAI自動画像生成LINEアプリケーションのこと。1日に生成できる画像は10枚。 日本の幅広い層に普及している画像生成AIである。 AIピカソ モバイルアプリ Stable Diffusionベース メイツ モバイルアプリ 写真などを加工するアプリで機能の1つに「AI絵画」と呼ばれるものがある。 これはスマホの画像フォルダから画像をアップロードし、それを元にAIイラスト化する、というもの。 アップロード後は4つの候補を選び、そこから更にAIによる描写を行う。 AI技術はDiffusionモデルに基づき、技術は独自に開発したものであると発言している。（該当ツイート） DREAM by WAMBO モバイルアプリ 2021年11月13日リリース WOMBO開発 DALL·E2 WEBサービス 2022年07月21日発表 OpenAI開発 Bing Image Creator (ビング イメージクリエイター) WEBサービス DALL·E最新版データセット使用 2023年03月22日発表 マイクロソフト開発 Adobe Firefly (アドビ ファイアフライ) Photoshopやillustratorといったクリエイティブツールで知られるAdobe社が開発。2023年3月21日に発表された。Fireflyを開発するにあたって使用したデータは、一般に公開されているライセンスコンテンツや著作権の失効したパブリックドメイン、そしてAdobe社が運営するストックフォトサイト「Adobe Stock」内の画像から成り立っているとされる。 【沿革】 2022年後半、MidjourneyやStable Diffusionといった本格的な画像生成AIが次々とリリースされていたものの、インターネット上の著作物等を権利者の許可なく生成AIに使用していることが問題視されていた。Adobe社は同年10月19日、「クリエイターと作品を尊重した責任ある画像生成AIの開発と利用における標準を定義する」として倫理・法律面での透明性を確保した画像生成AIツールを開発し、クリエイターが正当な利益を得られる仕組みを構築すると発表。さらにAdobe社が誤報や偽情報の氾濫を防ぐためとして2019年に設立した「コンテンツ認証イニシアティブ（CAI）」の技術もAdobe製画像生成AIに組み込むと発表した。 2023年3月21日、半年を経てAdobe社は自社製の画像生成AI「Adobe Firefly（ファイアフライ）」を発表、同時にプライベートベータ版も公開した。Adobe社は、「クリエイターの製作効率向上」や「クリエイターへの対価」、「オープンスタンダードの提言」などを掲げ、Adobe Stockにおいてクリエイターが作品提供した時に、Fireflyより生成された画像から得られる利益を還元する方法を検討しているとし、さらにCAIを活用して生成AIの学習に使用されないためのコンテンツへのタグ付け機能（Do Not Train）や生成AIが作成したコンテンツに「AI生成」を示すタグが付けられるというようなメリットがあるとした。Fireflyは将来的にCreative Cloudへ統合されるとも発表。 2023年5月23日、Adobe社はFireflyに「ジェネレーティブ塗りつぶし」機能を搭載するとし、同時に画像編集ツールPhotoshopとFireflyの連携も行うと発表した。この機能はまずphotoshopデスクトップ版にベータ版として実装された上で同年後半には一般に公開される予定となっている。 2023年6月8日には「Adobe Firefly」のエンタープライズ版が発表された。Adobe社によるとエンタープライズ版は企業を対象としたもので、企業は自社のブランディングに沿ったコンテンツの迅速な生成や配信が可能になり、商業的な利用が可能で、将来的には企業自身が持つブランド資産でFireflyをカスタムトレーニングする事が可能になる、などと説明されている。さらにAdobe社は、Fireflyで作られたコンテンツによって企業が訴訟を受けた場合、「商業的な安全性と即応性に責任を持っていることの証拠」としてAdobe社が完全な法的補償を行うと表明した。そしてAdobe社は、Adobe Fireflyへ元画像を提供したコントリビューターに対する補償モデルを開発中であるとし、Fireflyがベータ版を終えた後にモデルの詳細を共有すると述べた。そのモデルは「最初の顧客がFireflyを使う前にリリースする予定だ」とした。 【偽情報等への対策】 Adobe社の担当者によると、Fireflyでは「銃」や「攻撃する」といったリスクがあるようなワードは除外しているが、銃の画像が出ない事がクリエイターにとって致命的問題になるわけではないし必要があればクリエイターが自身で入れればよく、むしろユーザーが意図していないのにそのような画像が出る方が商用利用の際のリスクになり得るとの事。 【学習用データセットに著作物、AI製画像等が含まれている可能性とそれに対するAdobe社の対応】 Fireflyのデータセットの一部はAdobe社のストックフォトサイト「Adobe Stock」から構築されているが、Adobe Stock内には著作権で保護された画像などが無断でアップロードされているとの指摘があり、同サイトを学習元としたFireflyがどれだけ問題あるデータを除外できているかが一部で不安視されている。Adobe社の担当者は、Adobe stock内には報道用途などで提供している「エディトリアル」というコンテンツが存在し、キャラクターの画像などはそれに当たるものでFireflyの学習データからそれらのコンテンツは除外されていると説明している。さらにあるAI研究者が行ったMidjourneyとFireflyで同一のプロンプトを打ち生成された画像から著作権で守られたキャラクター等が出力されるかどうかといった諸要素を比較したツイートでは、デッドプール、マリオ等を生成しようとしているものの、似ても似つかない人物が出力されている。これらの事実を鑑みるとある程度は問題を有しているデータが除外されたと言う事も出来る。(AI研究者による元ツイートは削除済みだが、2023年4月4日付のGIGAZINE記事内にマリオを生成した画像のみが残っている。) 2024年4月12日、米紙ブルームバーグが、Fireflyの学習用データセット内にMidjourneyなど他の画像生成AIで作られたAI画像が5%ほど含まれていると報道。同紙によれば「画像生成AIを含むデータセットでAI学習を行うかは開発初期段階からAdobe社内でも意見が分かれていた。」とし、2023年3月のFireflyベータ版公開の際、担当者が「正式版の公開の際は新しいトレーニングデータベースを用意し生成AIコンテンツを除外する予定だ。」と話していた。 【Fireflyへの学習データ利用同意に関する問題】 「Adobe stock」に素材を提供してきた投稿者の一部からは「Adobeは自分の作品をFireflyのAI学習に使用する際に明示的な通知も同意も無しに行った」との指摘をされている。さらにFireflyを用いて容易に画像の加工等が出来る事でAdobe stock製素材への需要が落ち込んでいるとの意見もある。Adobeは現状AI学習からオプトアウトできる仕組みを構築しておらず、ここでも問題が指摘されている。 【Firefly等の普及で顧客の仕事が減少しAdobe製品の需要も減るとの指摘とAdobe社の反応】 2023年7月末、Adobe社のある社員はメディアの取材に対し、Firefly等のAIテクノロジー普及により同社の主要な顧客であるグラフィックデザイナー等の雇用に悪影響を及ぼし、結果的にAdobe製製品の需要も落ち込む事を懸念していると表明した。この報道に対し、Adobe社のプロダクト最高責任者（CPO）のスコット・ベルスキー（Scott Belsky）氏は、「一部の業界はAI時代には存在する必要がないかもしれないが、グラフィックデザイナーは今後も繁栄し続けるだろう」と語った。さらに、企業などはAIの普及によって「一人ごとの創意工夫」が増えると、さらに多くの人々を求めるようになりより多くの製品を開発し、より多くのコンテンツを作成し、より多くの成果を達成できるようになる、とした。 【Fireflyの懸念に対するAdobeの公式回答】 2024年3月25日、Adobe社主催のオンラインイベント「Adobe Firefly 公開1周年記念 みんなで学ぼう生成AIと著作権！」が開催され、生成AIと著作権やFireflyに関してユーザーから募集した質問にAdobeの担当者が返答した。その中のFireflyの懸念点に関する質問とその回答を一部抜粋する。 以下の質問と回答は全てAdobe公式ブログ「『Adobe Firefly Camp みんなで学ぼう生成 AI と著作権！』ダイジェスト＆参加者からの質問への回答／参加者からの質問への回答」(2024年4月9日)より引用。 ■Fireflyの学習元にAI生成画像が含まれているのではないかとの懸念について Q Adobe firefly の学習元に、生成 AI による AI 生成画像が含まれているのではないか、という懸念があるようです。学習元のデータに AI 生成物は入っていますか？また、最初に学習元として発表されたデータの内容は全ての学習データでしょうか、または事前学習分は別にあり、追加学習分だけ権利クリアなのでしょうか。 A Adobe Stock 内のキュレーションされた生成 AI 画像が含まれています。また、著作権の問題がある学習データが発見された場合でも、Firefly は定期的に問題データを排除した再学習を定期的に実施しています。 ■Adobe stock内に無断転載画像、AIタグ無しのAI生成物などが含まれているのではとの懸念について Q Adobe stock の中には、他者の無断転載なども含まれ、生成 AI タグのない AI 生成物が紛れているという話もあります。不適切な画像を具体的に除外する対策や、学習を望まない人がオプトアウトするシステムなどは構築されているのでしょうか。 A 著作権の問題がある学習データが発見されたとしても、問題となったデータを排除し再学習を定期的に実施しています。また、Adobe Stock に不適切なコンテンツが認められた場合、コンテンツの削除などの対応をしております。Adobe Stock で販売する作品はコントリビューターの利用規約に則り、アドビ製品開発に使用することを前提にお預かりしています。現時点ではオプトアウトの仕組みはないため、問題ないと判断いただいた作品のみを投稿いただけるようお願いします。 ■Fireflyのオプトアウトについて Q Adobe Stock に登録したイラストを、AI 学習の対象にしないとオプトアウトすることはできますか？ A 検討中ですが、現時点ではオプトアウトする仕組みはございません。 ■「Do not train」タグについて Q 画像の AI 学習オプトアウト技術である「Do not train タグ」は Adobeの技術であったと思いますが、実際の運用は現在どうなっているでしょうか。 A 「Do Not Train タグ」に埋め込まれた情報から判断して学習の対象から外す仕組みにはなっておりません。オプトアウトの機能がないため、学習用データの対象として問題ない作品だけを投稿いただけるようおねがいします。」 【参考資料】 + 参考資料一覧 Adobe社による「Adobe Firefly」の解説ページ Adobe、画像生成AIを開発へ 倫理や法律面で“透明性”高めたクリエイターのためのツール目指す（2022年10月19日-ITmedia） Adobeが独自のジェネレーティブAI「Firefly」を発表、PhotoshopやIllustratorといったCreative Cloudへの統合も（2023年3月22日-GIGAZINE） ジェネレーティブAIの「Adobe Firefly」では「マリオ」「ピカチュウ」などの著作権で保護されたコンテンツが回避されるというのがよく分かる「Midjourney」との比較画像（2023年4月4日-GIGAZINE） 〔現地レポート〕アドビが発表した「画像生成AI」は世の中をどう変えるのか？（2023年4月18日-Japan Innovation Review） 「画像生成AIはあくまで補助」、アドビが「Firefly」で考える著作権問題（2023年4月24日-日経クロステック） 画像生成AI ｢Adobe Firefly｣がPhotoshopへ統合。｢ジェネレーティブ塗りつぶし｣ が近く利用可能に（2023年5月23日-CORRIENTE.TOP） アドビ、「Adobe Firefly エンタープライズ版」を発表（2023年6月8日-Adobe） Adobeが画像生成AI「Firefly エンタープライズ版」で作った画像で訴訟された場合は全額補償すると発表、自社AIは権利侵害していないという自信の表れ（2023年6月9日-GIGAZINE） Adobe Stock creators aren’t happy with Firefly, the company’s ‘commercially safe’ gen AI tool（Adobe Stockクリエイターは同社の「商業的に安全な」生成AIツールであるFireflyに満足していない）（2023年6月20日-VentureBeat） Can artists protect their work from AI? （アーティスト達は彼らの作品をAIから守れるのか？）（2023年6月19日-BBC） Adobe Staff Worried Their AI Tech Could Kill The Jobs Of Their Own Customers（2023年7月25日-BENZINGA） Adobe product leader says AI won’t kill graphic design, even as employees worry（2023年7月26日-ventureBeat） Inside Adobe, some staff worry their AI tech will kill graphic designer jobs and undermine the company's business model 'Is this what we want?'（2023年7月25日-Business Insider） アドビ社員たちは画像生成AI機能が自社ビジネスを破壊すると本気で悩んでいる。デザイナーが減ると…（2023年7月28日-ビジネスインサイダー日本語版） Adobe’s ‘Ethical’ Firefly AI Was Trained on Midjourney Images（2024年4月12日-ブルームバーグ） Adobeの画像生成AI「Firefly」の学習用データセットにMidjourneyなど別の画像生成AIが生成した画像が全体の約5％ほど混入していることが判明（2024年4月15日-GIGAZINE） chichi-pui (ちちぷい) AI画像投稿WEBサービス、2023年4月にイベント「AICOLLECTION」でWEB上にAI画像生成ツールを実装すると発表 mimic (ミミック) WEBサービス データセット非公表。 【概要】 日本の企業、ラディウス5が開発した画像生成AI。2022年8月29日にベータ版がリリース。単に画像を出す他の画像生成AIと異なり「クリエイター自身の画風を模倣」する事に特化しており、これを通して「イラスト制作の参考資料」や「SNS・ファンコミュニティの活性化」に活用できるサービスであると同社は説明している。 【利用可能なデータについて】 利用規約の第12条（知的財産権等）の７に下記の記載がある通り、サービス利用者は自身が製作したもののみを学習素材とするよう定めている。 「登録ユーザーは、送信データについて、当社に送信することについての適法な権利を有していること（送信データが画像データの場合にあっては、さらに、自らが創作したものであること）、及びこれらの行為が第三者の権利を侵害するものではないことについて、当社に対し表明し、保証するものとします。登録ユーザーが、第三者から本サービスの利用に関し権利侵害等の主張その他何らかの請求等を受けた場合、直ちにその旨を当社に通知するとともに、当該請求等について、自らの負担と責任のもとで解決しなければならないものとします。なお、当社が第三者から権利侵害の通報等を受けた場合には、対象の登録ユーザーを特定したうえで、当社の裁量により、対象の登録ユーザーによるサービス利用の停止、送信データ又はAI出力物の削除等必要な措置を講ずることができるものとします。」（引用元：mimic利用規約第12の7） mimicは当初、他人の著作物を学習させることができる状態となっており、物議を醸した。 これにより、いくつかのイラストレーターは「AI学習禁止」の表明を行った。 mimicはイラストレーター等により批判を受け、炎上した。 一方で「絵描きが技術の発展を阻止した」等の批判もあり、「絵描きがmimicを潰した」との意見も出ている。 これにより、絵描きがAIを批判すると非難を浴びる状況の要因の一部となったと思われる。 事実、日本の絵描きはAIによるモラルハザードが深刻化してもなかなか声を上げられていない。 【参考資料】 大ウケした「Midjourney」と炎上した「mimic」の大きな違い “イラスト生成AI”はどこに向かう？ https //www.itmedia.co.jp/news/articles/2209/06/news117.html 画風を学ぶAIイラストメーカー「mimic」が物議 他人の絵を学習させる悪用を懸念 https //kai-you.net/article/84595 イラストAI「mimic」運営が「全機能の停止」発表 他人の絵の無断利用リスクで物議...不正対策見直しへ https //www.j-cast.com/2022/08/30444697.html?p=all 不正利用への懸念で物議をかもしたイラスト生成AI「mimic」が再始動 運営が語る“炎上”の原因とは https //nlab.itmedia.co.jp/nl/articles/2209/30/news005.html 関連資料 画像生成AIを網羅的に解説したスライド DiffusionによるText2Imageの系譜と生成画像が動き出すまで https //speakerdeck.com/nhamanasu/diffusionniyorutext2imagenoxi-pu-tosheng-cheng-hua-xiang-gadong-kichu-sumade Stable Diffusionの仕組みについての記事 世界に衝撃を与えた画像生成AI「Stable Diffusion」を徹底解説！ https //qiita.com/omiita/items/ecf8d60466c50ae8295b 画像生成AI「Stable Diffusion」を使いこなすために知っておくと理解が進む「どうやって絵を描いているのか」をわかりやすく図解 https //gigazine.net/news/20220914-stable-diffusion-illustrated/ アーティストの権利侵害やポルノ生成などの問題も浮上する画像生成AI「Stable Diffusion」の仕組みとは？ https //gigazine.net/news/20220831-stable-diffusion-process-performance/ fully integrated article (7 pages) on the experiment performed on a small diffusion model with some discussions https //twitter.com/GSNotArt/status/1588439657641291777 Stable Diffusion を基礎から理解したい人向け論文攻略ガイド【無料記事】 https //ja.stateofaiguides.com/20221012-stable-diffusion/ ニューラルネットワークの中をのぞく https //ml4a.github.io/ml4a/jp/looking_inside_neural_nets/ 画像生成 AI の最前線！拡散モデル・画像生成モデルの最新研究を解説 https //ja.stateofaiguides.com/20220817-text2image-updates/ 画像生成AIのしくみ【後編】 AIの絵筆はどんな形？「画像生成器」について知る https //gihyo.jp/article/2023/03/how-ai-image-generator-work-02#ofn1 NVIDIA’s New AI Wow, 30X Faster Than Stable Diffusion! https //www.youtube.com/watch?v=qnHbGXmGJCM t=4s 【初心者向け】Stable Diffusion や Midjourney を支える技術 画像生成入門 1 https //blog.kikagaku.co.jp/image-generation-course1