ai绘画生成器网站-1张AI图片借鉴21幅人类作品！最新反向搜索引擎将曝光老AI

奥飞寺明敏

量子比特 | 公众号QbitAI

输入一张人工智能绘制的图片，立即找出它借鉴了哪些人类作品。

一次性追查20多张图片来源的那种。

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这个反向搜索引擎将清理AI绘画的旧背景。

它的目的很简单，为人类艺术家讨回公道。

看网站名称就可以明白一切。 Stable Attribution（稳定归因）对应于Stable Diffusion（稳定扩散）。

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单击追踪到的任意图片，将出现提交来源和作者的对话框。

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该网站表示，通过大家提交的原始信息，可以认可人类艺术家对AI画作的贡献，并可能进一步按比例分配报酬，让人类艺术家和AI画作可以玉石俱焚。

在Haker News上，其热度一经发布就突破了700点。

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网友们也纷纷表示：

这比对人工智能生成内容的“一刀切”禁令要好。

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AI一键绘图、溯源

网站本身已经给出了一些例子，你可以直接点击尝试反向搜索。

例如，一张看似真实的女性肖像可能会在参考多张面孔后由人工智能合成。

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您还可以尝试找到由稳定扩散生成的图片。

我们使用稳定扩散生成一组雪图像并用第一张图像对其进行测试。

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稳定归因给出的结果是酱姨的，即左栏是它所引用的图片。

但也会有失败的案例。 同样是雪景，不过这次网站说没有结果。

原则上，官方表示，目前的稳定归因算法是对AI生成的图像进行解码，从稳定扩散模型训练数据集中找到类似的案例。

Stable Diffusion 使用的是公共数据集 LAION-5B，所以查找起来并不是很麻烦。

同时ai绘画生成器网站，该网站还表示，他们对溯源图片没有版权，也不会用它们来训练模型。

其背后的公司名为Chroma，成立于2022年，主要业务是做嵌入式数据库、嵌入式搜索和嵌入式分析方面的开源工作，可以为算法模型的训练、微调和使用提供支持。

现在已经得到了一些机器学习领域人士的投资。 他们投资的公司包括Hugging Face、Replit等。

主创团队由两人组成，两人都曾在各大科技公司工作过。

Anton Troynikov 在创业之前是 Facebook Reality Labs 的一名研究工程师（研究 AR/VR）。 早些时候他还从事简历和软件方面的工作。

Jeff Huber 曾是 Standard Cyborg 公司的联合创始人，该公司的明星产品是 3D 打印假肢。

公司仍在积极招聘中。

网友：会不会有点夸张？

虽然想法很好，但不少网友指出，这个网站背后的原理真的靠谱吗？

结果非常令人满意，但似乎将问题过于简单化，并且曲解了 Attribution 的含义。

本网站认为，AI生成的图片一定不存在于原始训练数据集中。 因此ai绘画生成器网站，在数据集范围内找到一些与其非常相似的图片就可以认为是“参考图片”。

有人指出，如果你拿一张1850年的手绘图，它不是人工智能生成的，不会存在于数据集中。 网站也会给出一些所谓的类似参考结果吗？

Quest，我们扔了一个表情包并尝试了一下，但是 emmm… 搞砸了。

也有人表示，感觉网站提供的图像没有包含AI生成图像的一些细节元素。

官方还表示，目前算法还存在很多需要优化的问题，比如训练过程中噪声过多，训练数据存在很多错误和冗余等。

但这些问题是可以解决的，他们也在寻找改进的方法。

也有网友打算用长远的眼光来看待这件事：

即使只是寻找相似的结果表情包设计，也不是归因，我认为这样更好。

毕竟，另一边，各图片网站和稳定扩散之间的维权之争还在继续。

近日，美国版视觉中国Getty升级起诉卡通人物，称Stable Diffusion未经授权使用了其1200万张图片。

法律人士表示，盖蒂的诉讼可能比艺术家们提出的维权更有希望。

因为艺术家们提出了AI绘画对这个行业的威胁，而Getty的侵权几乎是板上钉钉的事情，甚至之前还生成了带有Getty水印的图片。

但鉴于此类诉讼的史无前例，结果很难预测。

也有图片网站选择“打不过就加入”，与OpenAI一起搭建AI图片生成器，并对数据集贡献者提供补偿。

稳定归因的态度是：人工智能应该像所有其他技术一样为人类服务，我们不应该疏远它。

你怎么认为？

还有一件事

u1s1，这个网站的开场动画还没做好，有兴趣的话可以去玩一下~

参考链接：

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