它已经 “AI艺术”平台出现已近一年 ( 它既不是真正的“人工智能” 或艺术），那时艺术家们 只能眼睁睁地看着自己的创意被吸走 通过机器学习并用于创建新图像，无需信用或补偿。
不过现在，芝加哥大学的一组研究人员与艺术家合作，其中一些艺术家出现在我去年的故事中，他们希望能够让艺术家采取积极措施来保护他们的作品。
它被称为釉，它的工作原理是在一件艺术品的顶部添加第二个几乎看不见的层。整个事情之所以如此有趣，是因为这不是一个由噪音或随机形状组成的层。它还包含一件艺术品，其构图大致相同，但以不同的方式呈现 完全 不同的风格。你甚至不会注意到它的存在，但任何试图提升它的机器学习平台都会注意到它，当它试图研究艺术时，它会得到 非常 使困惑。
Glaze 专门针对这些机器学习平台允许用户“提示”专门基于人类艺术家风格的图像的方式。因此，有人可以要求提供拉尔夫·麦夸里 (Ralph McQuarrie) 风格的插图，并且因为这些平台已经能够提取足够多的麦夸里 (McQuarrie) 的作品并知道如何复制它，所以他们会得到看起来大致像拉尔夫·麦夸里 (Ralph McQuarrie) 作品的东西。
通过覆盖一件艺术品 其他 不过，作为一件艺术品，Glaze 却让这些平台失去了踪迹。他们以艺术家 Karla Ortiz 为例，解释道：
如今，Stable Diffusion 在看到了 Karla 的几幅原创艺术作品（取自 Karla 的在线作品集）后，就可以学习以 Karla 的风格创建图像。然而，如果 Karla 使用我们的工具来掩盖她的艺术作品，在将其发布到她的在线作品集之前添加微小的更改，那么稳定扩散将无法学习 Karla 的艺术风格。相反，模特会将她的艺术解释为不同的风格（例如文森特·梵高的艺术）。有人提示稳定扩散生成“卡拉·奥尔蒂斯风格的艺术品”，却会得到梵高（或某种混合风格）风格的图像。这可以保护卡拉的风格在未经她同意的情况下不被复制。
整洁的！当然，这对于这些平台已经获取的无数数十亿张图像没有任何帮助，但至少在短期内，这最终将为艺术家提供一些可以用来主动保护他们在网上发布的任何新作品的东西。不过，这个短期持续多久是任何人的猜测，因为 Glaze 团队承认这“不是对抗人工智能模仿的永久解决方案”，因为“人工智能发展很快，像 Glaze 这样的系统面临着面向未来的固有挑战”。
如果你想尝试一下釉色， 你可以在这里下载 ，您还可以在其中阅读该团队的完整学术论文。下面您将看到该技术的实际应用示例，当机器学习平台试图分析时，奥尔蒂斯的原画“无聊”了 它。
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