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        侵權、搶功爭議不斷,Stability AI 陷入?漩渦

        發布人:硅星人 時間:2022-10-30 來源:工程師 發布文章
        侵權、“搶功”爭議不斷,Stability AI 陷入漩渦。——文|杜晨  編輯|VickyXiao   圖片來源 | Stability AI

        無數創業產品和業余項目出現,谷歌、字節等巨頭公司也都紛紛入局——最近 AI 創作這條賽道有多擁擠,已經無需多言。
        所有參賽選手當中,最火的一家莫過于 Stable Diffusion。該項目背后的公司之一 Stability AI,也成為了行業的當紅炸子雞。號稱“要讓10億人用上開源大模型”的它,前不久剛剛完成了1億美元融資,估值達到10億美元躋身獨角獸行列,
        然而就在上周,Stable Diffusion 項目,以及這家風頭正勁的公司,突然接連卷入兩場爭議:
        不僅被藝術創作者“群起而攻之”,還被合作伙伴“反水”,被質疑“搶功”……

        / 偷風格,算偷嗎? / 
        上周,美國媒體 CNN 采訪了多位藝術家。這些受訪者憤怒地表示:無法接受 Stable Diffusion 用他們的作品,卻砸他們的飯碗。
        這些藝術家的作品,或者更準確來說,他們在作品中所體現的風格,都被 Stable Diffusion 用于訓練模型了。
        受訪者之一是在藝術節有一定知名度的油畫家 Erin Hanson。她的油畫作品用色風格非常獨特,采用了更加多樣化、具有視覺沖擊力的色彩,且飽和度極高,已經在藝術圈內形成了個人特色。
        前段時間 Stable Diffusion 爆紅之后,Hanson 注意到有人用這個模型生成的一些圖片結果,竟然有自己作品的味道。
        經過進一步調查,她更加驚訝了:用戶甚至可以在生成圖片的時候,直接輸入“Erin Hanson 風格”作為文字提示的一部分。Stable Diffusion 生成的結果,和 Hanson 已經發表的作品幾乎一模一樣……
        如果不注意畫中 Hanson 的簽名水印的話,你可能完全會以為兩張都是 Hanson 的親筆創作:
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        圖片來源:Erin Hanson(左)、Rachel Metz via Stable Diffusion(右)
        但其實左邊有簽名水印的才是 Hanson 的正版作品 "Crystalline Maples"右邊則是 CNN 記者通過 Stable Diffusion 生成的結果,使用的文字提示包括:水晶油畫,光和影,背光的樹,強烈輪廓,彩色玻璃,現代印象派,Erin Hanson 風格等。
        “如果我把它掛在我的墻上,應該毫不違和吧?”Hanson 對 Stable Diffusion 的“創作能力”表示相當驚訝。
        但在仔細研究了 Stable Diffusion 工作機制之后,她才明白過來:這個 AI 模型根本沒有自己的創作能力。
        因為它的風格,屬實是“抄”來的。
        Stable Diffusion 是一個具備文字轉圖片/視頻能力的生成模型,可以用幾秒鐘時間就生成高分辨率、具備真實性和/或“藝術性”的視覺結果。在訓練方面,這個模型的初代版本采用了大約4000臺A100顯卡集群,用了一個月的時間。
        而它的訓練數據,則來自于德國AI非營利機構 LAION(全稱大規模人工智能開放網絡)。初代版本所采用的的訓練數據集,包括了近60億條圖片-文字平行數據。
        很多和 Henson 一樣感到憤怒的藝術家們發現,原來是自己的作品,以及對應的文字平行數據(比如姓名),被收錄到了 LAION 相關數據集里——才導致了自己的作品和風格,被這個爆紅的 AI 創作模型所“剽竊”。
        從網上大規模搜集資料作為 AI 模型的訓練數據,早已不是什么新鮮事。事實上,今天我們正在使用的很多基于 AI 的技術和產品,包括并不限于搜索引擎、短視頻推薦算法、翻譯、圖像識別等,背后的模型在訓練階段都重度使用了一些知名數據集。
        這些數據集的內容,絕大多數是沒有版權/使用目的限制的,無論最終是商業還是非商業目的,任何人都可以使用,只需要遵守相應的來源引用和使用規范即可。

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        一些比較常用的圖片數據集舉例   圖片來源:Triantafillou et al. in Meta-Dataset: A Dataset of Datasets for Learning to Learn from Few Examples
        不過,隨著AI技術越來越先進,應用領域越來越多樣,新的使用場景(比如今天討論的AI文字生成圖片)就對更大規模的訓練數據集,更多來自公開網域的各種形式(文字、圖片、音頻、視頻等的信息和資料,產生了巨大的需求。
        當數據集從幾萬,幾十萬張圖片,“擴容”到幾億甚至幾十億張的規模時,這一過程當中,難免存在一些權利方面的漏洞。
        而今天這些出離憤怒的藝術家們,就成為了權利漏洞,以及利用這些漏洞進行商業化獲益行為的受害者。

        他們的憤怒并非沒有理由。
        畢竟 AIGC(AI生成內容)這一或將導致藝術家們失業的新技術領域,已經成為現如今科技創業的大熱門,無數創業者、投資人瘋狂涌入。結果奪走他們工作的這個玩意兒,居然正是用他們的創作風格所訓練出來的。
        本來藝術家們已經是一個普遍比較拮據的群體了?,F在這些 AI 端了人家的碗,還要砸人家的鍋——你說他們能不生氣么……
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        Erin Hanson 圖片來源:本人
        在藝術家和版權人士的呼吁和努力之下,現在已經有人開發出了一些工具,幫助權利人在大型數據集當中搜索自己主張權利的作品。
        比如 LAION 自己了一個網頁工具可以把文字轉換為 CLIP embedding,用于搜索描述相同或者相似的內容。再比如還有一個取名很巧妙的網站,叫做“Have I Been Trained”,幫助創作者搜索 LAION 數據集,查看自己的作品是否被用于訓練了。
        圖片圖片來源:Have I Been Trained?
        “Have I Been Trained” 的背后是一對居住在德國的藝術家和開發者,他們表示:在幫助藝術家確認自己的作品是否被大規模數據集收錄之余,他們很快還將發布一套新的工具,允許藝術家能夠自主選擇作品是否被數據集所收錄。為此,這兩位開發者已經和多家從事大規模 AI 模型研發的機構和公司進行了接洽。
        對于“藝術家應該掌握作品是否被收錄控制權”這件事,Stability.AI 和 LAION 也表示同意。
        然而即便如此,Stable Diffusion 也只是眾多 AIGC 類模型的其中一個而已。還有更多模型/產品/項目處于未開源狀態,藝術家和權利人想要正當維護自己的權益,所面臨的挑戰和阻礙,只會隨著時間變得更多和更艱難。
        直到這一問題在全行業通過規范或制度解決之前,Stable Diffusion,以及包括 DALL·E 2、Midjourney 等在內的主流模型,仍將作為“AI侵權”指控的對象長期存在。
        / 多方心血,一家獨占? / 
        由于 Stability AI 這家公司在過去一直正面和側面將自己宣傳為 Stable Diffusion 項目幕后的功臣,像侵權這樣的鍋,也被該公司背上了。
        然而權只是 Stability AI 當前面臨諸多煩惱之一。就在前不久該公司完成1億美元融資,正式晉升為獨角獸之際,它突然發現:
        正因為攬了太多的功勞,過去一起做項目的好伙伴,對自己意見很大……
        故事要先從上周四說起:一家名叫 Runway ML 的公司,在 Twitter 賬號上表示發布了 Stable Diffusion 1.5 版本。
        網友一下子懵了:
        等一下,你們這是正式版嗎?為啥 Stability AI 沒有任何公開宣布或者支持呢?

        圖片圖片來源:@ScottieFoxTTV
        你們這個是 Stability AI 做的么?
        圖片圖片來源:@buZztiaan
        緊接著就在發布當天,發布網站 Hugging Face 透露,收到了來自 Stability AI 的刪除請求:
        Stability AI 表示 這個版本屬于其“知識產權泄露”,并要求 Hugging Face 下架這一發布……
        就連 Hugging Face 自己也懵了,因為這樣的請求過去幾乎從沒有過。它在這個刪除請求下面加了一行字:為了保證過程透明公開,請這個repo的所有者(Runway)和Stability AI 提供更多資料……
        圖片圖片來源:Hugging Face
        這究竟是怎么一回事呢?
        首先我們需要再回顧一下 Stable Diffusion 的來歷:
        需要明確的是,Stable Diffusion 的技術本身,其實來自于慕尼黑大學機器視覺學習組,和 Runway 公司。
        今年的 CVPR22 大會上,這些研究者共同發表了一篇論文,研究的是潛伏擴散模型,論文的名字叫做 High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models。正是這篇論文里的研究,在后來成為了 Stable Diffusion 模型的理論技術基礎。
        圖片
        圖片來源:Rombach 等人
        從論文署名可以看到,除了 Esser 是 Runway 旗下研究部門的首席研究科學家之外,其他作者的隸屬單位均為慕尼黑大學——也就是說,至少在論文發表的時候所有作者當中,沒有一人屬于 Stability AI。
        可要是這樣的話,Stability AI 又是怎么跟這事兒攀上關系的呢?
        Runway 公司的 CEO Cristóbal Valenzuela 透露了真相:
        1)基礎版本的技術,或者說論文,是慕尼黑大學和 Runway 一起搞的;2)Stable Diffusion,也就是對基礎版本進行重新訓練后得到發布的正式版本,仍然是 Esser 和 Rombach(論文的兩位主要作者)二人主要開發的;3)這個模型早在去年就正式開源了4)Stability AI 在整個過程中做出的貢獻僅限于:為正式版本的訓練提供算力。
        圖片圖片來源:cvalenzuila / Hugging Face
        而結合行業流傳的比較靠譜的消息,以及 Stability AI 創始人兼 CEO Emad Mostaque 的表述,我們了解的情況是:
        所謂的算力,就是 Mostaque 個人出錢買了四千張A100顯卡……

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        圖片來源:英偉達
        以及,對于 Stable Diffusion 重新訓練所依賴的數據集 LAION-5B,Stability AI 也是這一其組織創建工作的出資人之一。
        不管怎么樣,總的來說,包括 Runway、Stability AI、慕尼黑大學等在內的幾家參與方,大家在 Stable Diffusion 的發布工作中的貢獻都是平等的。最一開始并不存在,也不應該存在一家獨大的情況……
        但是比較遺憾的是,在后續圍繞整個 Stable Diffusion 項目的營銷、宣傳,以及運營工作當中,Stability AI 以及創始人 Mostaque,或多或少地突出甚至夸大了自己一方的貢獻和價值——對行業內外的用戶,以及媒體和公眾,都造成了不實的印象。
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        硅星人原文截圖   圖片來源:硅星人
        事實上,Stability AI 這家公司,自己也在開源的 Stable Diffusion 基礎之上,開發了一個自己的網頁端應用 DreamStudio Lite——從這一維度,和其它也做了類似事情的公司和團隊相比,Stability AI 跟它們并無實質區別。
        在 Valenzuila 站出來“硬剛” Stability AI 之后,底下的留言也基本一邊倒向了 Runway 這邊……
        網友紛紛表揚這位 CEO是“gigachad”(超級猛男)
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        很快,Stability AI 也撤回了刪除請求。
        但該公司并沒有“示弱”。公司新任首席信息官 Dan Jeffries 暗戳戳地寫了一篇文章,指責被合作伙伴“搶跑” 1.5 版本的做法非常不負責任。同時他又扔出了一套十分夸張的說法,大意是:
        “我們不發1.5版本,是因為我們收到了監管部門和公眾的意見,認為我們的模型不安全,會傷害到別人。所以我們接下來的主要任務是搞好安全。”
        圖片Dan Jeffries  文章標題  截圖來源:本人
        這里的“安全問題主要指的是模型用于制作 NSFW 容、Deepfake 等。而 Hugging Face 上討論此事網友對這篇文章表示:裝什么大尾巴狼呢?前幾個版本都有問題怎么你們照發不誤呢?如果真要打擊 NSFW 的話,那是不是 Photoshop 和視頻制作軟件都別發新版本了?
        在 Hugging Face 的帖子被關閉之前,仍然有極少數人站在 Stability AI 這邊,大意是說 Runway 這個做法不體面,一個真正“穩定”的版本應該大家一起商量發布,更何況 Stable Diffusion 這個命名,本身就印證著它跟 Stability AI 有巨大的關系。
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        然而現在來看,Stability AI 和 Stable Diffusion 這兩個名字,誰蹭誰的熱度還不好說呢。


        注:封面圖來自于 Stability AI,版權屬于原作者。如果不同意使用,請盡快聯系我們,我們會立即刪除。


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        關鍵詞: Stability AI

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