Midjourney V5來了！透過 AI 繪圖原理，你就知道怎麼訓練做圖生成！
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- Опубліковано 2 лип 2024
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AI浪潮襲來，泛科學將打造AI 學習群組，跟大家一起破浪前行。你，準備好要上船了嗎？填寫問卷，不錯過最新資訊►lihi1.me/NEU6Y
影片中提到 Diffusion model 數學變換核心論文 Denoising Diffusion Probabilistic Models (DDPM)
arxiv.org/pdf/2006.11239.pdf
00:00 電繪 vs AI生圖
00:55 【法普課程】廣告段落
01:29 如何使用AI生圖？
03:29 GAN生圖
03:48 什麼是 Diffusion model？
04:35 馬可夫鏈
05:33 Diffusion model 是怎麼訓練的？
06:33 Diffusion model 的運作流程
07:27 AI生圖的最新進展
09:20 如何看待AI繪圖工具？
// 延伸閱讀 //
AI 是大藝術家？人工智慧演算出的作品可以被稱為藝術嗎？--《再．創世》專題
pansci.asia/archives/331383
讓人工智慧為 VTuber 團隊撐腰！--AI幫你一鍵生成虛擬音樂家！
pansci.asia/archives/334328
// 參考資料 //
arxiv.org/abs/2006.11239
arxiv.org/pdf/2112.10741.pdf
arxiv.org/pdf/2209.00796.pdf
arxiv.org/abs/1809.10198
www.artjaws.com/en/artjaws-sh...
lilianweng.github.io/posts/20...
meet.bnext.com.tw/articles/vi...
// 製作團隊 //
主持：泛科知識 #鄭國威知識長
企劃：王喆宣、謝富丞
腳本：郭毓璞
剪輯：游偉立
本集特別感謝
高捷老師
林思翰老師
洪智傑老師(中興大學資訊管理學系副教授、潮網科技公司技術長)
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AI浪潮襲來，泛科學將打造AI 學習群組，跟大家一起破浪前行。你，準備好要上船了嗎？填寫問卷，不錯過最新資訊►lihi1.me/NEU6Y
人=>把經驗、資料存到大腦=>花幾年理解統整練習=>畫出來=原創
AI=>把資料存到數據庫=>花不到一天統整演算=>畫出來=抄襲、二創 ..🤔
如果抄襲的標準=相似度，那我融合一百位畫家的畫風製作出繪圖模型給AI，每人的畫風都只佔1%，算抄襲嗎?
還是因為學太快，就算完全混合成新畫風，也會被說抄襲或版權問題呢?
如果上述有版權問題，那是否當人看到繪師的圖嘗試學習，把圖的印象輸入到大腦，然後慢慢練習畫出來也算侵權呢 ?
還是因為學習能力差，畫不像學又久，所以不算侵權了? 🤔
如果怕沒原創性，那我丟幾張我草草畫的圖進去與大師們的各種圖融合成模型給AI，算不算有自我風格?
解构的很漂亮👍
我們不在乎道德實際的完備性 只在乎會不會對大量人群有實際利益危害 只要有 我管你抄襲還是仿作都給我緩一會
人類當然認為只有人類可以創造，就算動物也沒有。
一針見血的剖析👍👍👍
在這有可能或必須被人工科技所取代甚至淘汰！但我還是比較支持與堅持拿筆創作屬於自己的原創藝術。這是我對個人的堅持✊
搞錯重點了，最重要是原創是人類定義給人類，AI不是人，當然人類不會給AI定義為原創。
我們從小學畫圖幾乎是仿畫開始 完全自己創作的圖因風格太強烈 往往得不到讚賞 所以這是很正常的
我們這種填鴨式教育在現在突然變成嚴重的政經問題
我現在就是在研究AI生成的原理，真的開發者能想到這些技術就超厲害的了。
講的好棒~有認真在研究~~感謝統整介紹原理~
太好了，距離腦中完美生成的現實就更接近一步了，雖然還差距甚遠。
必須要說透過言語或文字表達本身就存在限制與差距。
就算完全實現了腦海中圖像的百分百呈現。 距離百分百的同理共情也差距甚遠，因為每個人的存在與經歷都是唯一。
所以很難實現百分百的共鳴，也因為百分百的共鳴幾乎等同於沒有自己，而大多數人不懂得怎麼在沒有自己的狀態下透過強大的給予看見自己。
因此AI距離人類，還真的差距甚遠，很開心終於跨出第一步了，縱使只是小小的一步。
其實有技術可以在圖片的編碼中參入文字，所以我覺得如果可以的話，AI模型應該要使用這種技術在算出來的圖片中，標明生成這個圖片所使用的參考數據圖。
我也贊成讓繪師可以擁有不被學習權，不過詳細部分還需要等歐盟正在擬定的人工智慧限制法案才會比較明確，希望歐盟可以做出公平且合理的人工智慧限制法案
然後就會發現那些文字都是能編輯的
@@hanskaleido533 可以是可以但是至少比沒有好吧，我不夠聰明想不到更好的方法了QQ
懂得人體結構的ControlNet終於問世了
各國繪圈一直有人說AI不可能懂構圖、解剖學
而我早就說不懂構圖、解剖學的是工程師
只要有懂解剖學的工程師，或工程師與醫師/畫家合作
教導AI構圖、解剖學，就能克服這個問題了
你要先給底圖給他。。。
不是工程師要教，而是自己要training出來
基本上只要學習資料越多就不是問題
@@johnnyli7628 看起來你應該是不懂解剖學屬於空間概念，而非模仿。。。
謝謝 受益良多
我記得以前剛開始學畫是在高中以前，後來2000左右，跟現在一樣開始爆發反Photoshop與電腦繪圖的戰爭，因為電腦繪圖過於偷吃步，與其說是畫，不如說只是模仿畫的動作作畫，跟傳統的話差距太大了，很多方面根本省去畫的功夫，結果2007年幾乎大多數繪圖轉變成電腦繪圖，甚至有繪師說電腦繪圖才是創作的奇點，我們就看看未來這些新一代畫師會怎麼變，說真的，他們都只是工具，創作還是需要想像的。
掙扎是徒勞的
认为历史只会重演只是谬论，没有意义，也没有解决任何问题
今天你不加入AI，明天別人用AI幹掉你，這就是現實。
藝術呈現中，最重要的是一種他人感受，他的重點不是你的工具，如果這麼在意工具就會回到石刻，不懂藝術的人反而會很在意AI取代什麼創作方式，但懂藝術的人，是懂人。
@@user-jy4wb1ij2d 以前的艺术可不包含一种可以抽取风格并重建的机器的前提存在，艺术工具的伦理道德从来都不是不重要的，而且就是因为在意工具，所以才创造出除石刻以外的工具与过程，懂创作的都知道绘画不止是人/想法那么简单，要呈现自己喜欢的作品，工具是很大的因素，因为工具也影响人的情感，而影响情感就会影响创作，如果人类不在乎工具的话，就不会为了艺术创作研发出更多的艺术分支，水彩，炭笔，油画，版画，水墨画，水粉画，电绘等等的发明都是因为人类在乎工具，会说工具不重要的往往就是那个最不懂创作的人
"如果我今天就不加入AI，明天别人就用我的创作来干掉我" ，这本来就不成立，因为现有AI绘图全部都是早已擅自把绘师，摄影师和创作家拉下水的存在，他们本来就没得退出，本来就在里面了，何来的不加入之说？
这些创作家要的恰恰就只是一个不加入的按键而已，你真的有认知到你在支持什么，而别人在反对什么么？
可以想見在有生之年，人類最痛苦的時代就要來臨了，AI會不斷攻入各式各樣過去人類專屬的專業領域，機器人也會不斷攻入各式各樣過去人類專屬的勞動崗位。在遙遠的未來終於設計出新的能維持所有人都不用勞動的新社會制度之前，未來幾十年內將會看到人類史上最大的失業狂潮，人們將在AI和機器人自動化的攻城略地下，不斷的後撤、不斷的狂奔尋找哪裡還有人類還能做的工作。
人類提升競爭力是有極限的，那種「你與其害怕不如想辦法提升自己競爭力」這種話是人類對人類競爭對手說的，而AI將不會跟我們是同一個等級的對手，就像一台普通轎車能輕鬆打敗200匹馬那樣。
不患寡而患不均 技术革新却并没有带来公平与自由 反而加剧了阶级与差距
但往好的方向想，大家都失業沒工作，都不用工作!
只要提供能量給AI和機器人來服務人類
這樣不是也很好嗎! 😄
不再為錢和工作而活
但要重新尋找生活的重心和動機
工作是為了餬口，但如果這個世界不用人類工作去產出人類需要的東西，那自然不需要工作，怎麼會是「人類最痛苦的時代就要來臨了」？反而是人類可以不需要為了糊口去浪費時間，自己去做想做的事，這很棒啊。
等等，怎麼說著說著，好像共產主義阿。
@@tenkid840901 但也有可能人類反被AI控制，反而不能像你想的那樣享受生活，還有沒有任何目標後的人生，會不會也造就另一個社會問題??在金錢變的無用前或後，會不會有更大的動亂，這也不敢想像
@@User-Johnny. 因為短時間內(也許至少100年內)資本主義不會被取代，那人的價值在這個經濟社會結構下就取決於你能提供什麼有價值的付出來兌現。那既然有大面積的人類身為人的能力不斷被取代，那當然人就越來越不值錢，除非有新的社會和經濟制度能維持所有人都不用勞動，否則就是只有付出才有收穫。而高度AI自動化的時代，人們可能面臨無處付出來兌現收穫的窘境。
你說的那個美好的未來是建立在比現在亟其穩固的資本主義架構還要先進的經濟新架構上，且金錢也早已毫無用處。你可能要先問問資本家們什麼時候才會願意讓他的龐大資本化為烏有，轉而去實現這個對資本家不美好的美好未來。
謝謝！
數學，果然是科學之母呀～AI原理依然讓人雲裡霧裏，最後大家會用就好😂
最近AI繪圖進步是肉眼可見的快，沒幾個月就有新東西冒出來
這.......不只是專業的繪師,攝影師,模特,演員要擔心失業問題.......更糟糕的後果是這些技術100%會被壞人惡用,例如制造偽證在法庭上陷害他人/為自己脫罪 甚至反過來說讓大眾質疑一些證據確鑿的事實😵💫
水可以救人，也可以殺人。
当photoshop第一次出现在大众视野的时候，也能让人有同样的担忧：如果被别人用来作伪证陷害自己怎么办？随后自然就生出了更多鉴别图片证据是否有被修改的司法手段，就像矛与盾，坦克与导弹，都是在互相博弈中进步的过程。
嗯，有道理。
有失眠障礙的朋友可以參考 XDD 西咧考~~~ 謝謝泛科學生動有趣的介紹!!
2020年 2月 歐盟AI白皮書 建立 AI「信任生態圈」（ecosystem of trust）
雖然是粗略的概念
但我覺得人們有"必要"知道這張圖 這個新聞 是否是AI生成
而不是單純的說一句 這是AI統整許多的資訊得來的結果 這並沒有解決問題
歐盟將在今年3月底 制定AI法律 不過要到正式生效還要好一段時間
最快也要到明年才會生效
AI要去取代的是機械 電子等有所謂"解答"的科技等產業才對
像藝術等並沒有所謂正確答案而且非常主觀的領域讓AI去取代是多此一舉 說用來輔助還合理
這就像是讓AI去學要怎麼像人類一樣會喜怒哀樂甚至會哭會流眼淚會鬧脾氣一樣多餘
一堆人根本不理解，单纯把AI的模仿人类模仿的计算数学题行为和人类有思考能力的模仿行为同化为同一行为，但却忽视掉模仿是建立在有思考能力下的产物，其他的模仿都只是拟人词，而现有的AI就是这回事，说成是高阶的复印机还合适点
你怎麼會覺得機械 電子就有所謂標準答案😂
要真那麼簡單大家早被AI K.O.了
@@tigger143 比起藝術這類主觀的領域 機械跟電子這類會直接告訴你行或不行 所以在某個範圍之內它還是有所謂"答案"的
你沒辦法像藝術領域一樣憑感覺就讓它過
太同意，一開始覺得生成圖很特別很新鮮，但開始有人工作也用生成圖取代時，就覺得有說不出的奇怪…
不過看了一圈，還是覺得人手繪出來的東西能讓人感同深受體會到創作者熱情就是了XD
數學真滴神
Computer graphics (電腦繪圖，這個翻譯詞在1980年代的台灣已經開始使用) deals with generating images and art with the aid of computers. AI生成圖像也是藉由電腦產生，所以算是電腦繪圖。電腦繪圖不必經由人手繪製，早期是由程式coding產生。
記得1986年在淡江大學工學院地下室有個cad工作站,沒啥人用,那電腦長甚麼樣子已經忘了,記得有一台筆式繪圖機,這是我所知最早的電腦繪圖,約過1-2年開始玩PC的cad.
現在也開始嘗試用AI 繪圖了
我觉得提供『ai绘图功能的企业』或者『ai艺术交易』必须要：
1.表明是ai生成的（包括ai供应商之类……）
2.ai『模仿』的资料来源必须“公开”（如：文凭/学派一样）
3.不能用ai制造“真人”争议“照片”、干涉事件舆论……
4.模仿或者“恶搞”某作家风格也是必须表明『制作者、负责人』
网络交流等～灰色领域应该分阶段慢慢讨论并改善……
希望网民理性对待--不明来源“资讯/图片/影片/软件……”
有個問題，當AI model訓練到一個程度以後，其實你已經無法知道他是透過什麼方式獲得這幅畫，形成模型的數量級已經大到你無法統計或辨識，要產生現在人類能使用的模型，通常資料量是已經超出人類能做分類的方法。
@@hardyhuang561
确实可能会发生『失落环节』
但是还是可以用『第几代ai』和
『画派--演化树』来大概分类，
情况就像以前磁盘容量突破时那样……
1.可用『主题』特色、表达之类区分……
2.油管爱用的垃圾视频『过滤器』……
3.ID识别-没真人负责，搜索列『不入流』
4.『分析/鉴定用的ai』或者相关职业
5.发生股市效应=ai图产量会自然减少……
它的算力会转向：修补旧影片、分子学、
气候、传染病、防火墙、人生规划……
不切實際，AI生成個大概然後我修個幾筆，這樣算什麼？
@@supeter7432
算修图……
@@Weng-window AI不是數據庫
無論哪種方式創作出來的藝術品，最終的目的就是要表達出作者的思想，美感或寓意，AI的出現讓普通的人可以繞過複雜，繁瑣，難以入門的傳統繪製技法，直接通過語言創作出作者要表達的內容，不久再配上能夠普及的3D打印技術，凹凸不平質感的油畫亦不再是高不可攀，說白了：殊路同歸！
怕溺死，但想活著就得學著衝浪，最起碼要認識浪
人類繪畫也是從混亂中找到秩序
腦海的印象->草圖->完稿
所以 Diffusion model訓練流程滿合理的
沒錯，這些AI模型都在試圖模仿人腦的過程。
他們就是神經元為基礎設計的，看似數學，其實很生物
神經元本就可以用數學來描述，那它就是工程的一種
不是，人類的壁畫是他們看到什麼就畫什麼，生物的學習過程是看到一個實際的形體，然後試著表現出來，並不需要其他不相干的東西從渾沌當中挑出來
@@user-E04SU3XL3G 需要，如果你把基因继承的过程也加入，(你个人的记忆在蛋白质层面，但实际上跨越几十万年就是保存在基因里)就是从混沌走来的，
实际上人脑的深度神经网络建立在一个冗余集的基础上，就像构成万物的是基本粒子，人脑没有真正的特殊性，只是高度非线性，而计算机采用的神经网络是线性简化的，但我们已经找到了一种技巧，只要通过更大规模的数据流和参数，就可以用这种简化模型达到和非线性网络类似甚至超越的功能
现在的节点就像十九二十世纪，化学和物理突破了生物和物质构成基础的分界限一样的节点，人类的智慧并不特殊，只是物理学的一种体现
嘎啦嘎啦
AI電繪大師Midjourney的現身，讓強者更強!用創意使用的AI生成的工具，我選"D"讓再創作者，也是唯一在真實世界與虛擬世界中，成為有名有姓的模仿者!
同樣版本的model和程式，加上相同的prompt，是可以產生完全一樣的圖片的，所以也不算＂獨一無二＂，是可被重複生成的，不具獨創性，硬要說的話，prompt有獨創性。
我覺得會出現在一些需要快速有大量圖案的產業，但對於創意產業可能不一定會造成那麼大的衝擊，比方說
一個漫畫作品中，不是只要一群帥哥美女就好，也不是主角一個人有多厲害就好，還需要其襯托的要素。
人類的創作除了技術以及展現素材以外，還有自身的經驗、眼界、歷練、心境變化等等複雜的要素而產生的結果，所以原理上不太可能取代畫家。但如果哪天畫家很難生存的話，那不會是因為ＡＩ的取代，而是市場對於創作者的需求變小了，也可以說大家不再追求有內容的東西了。
我认同你的大部分观点, 但是我觉得"大家不再追求有內容的東西了"是一件正在发生的事. 公式化的大片剧情、以粉丝数量挑选演员、亚洲音乐界的迷惘、以相同甚至略高的价格购买质量或性能更差的工业制品……如此种种，都是自诩“现代”的人类越来越肤浅的体现。
我的工作已經開始在平面媒體上，放上AI生成的插圖作品了，這波衝擊，我們這個行業非常有感，以前高高在上的攝影師、插畫師、圖庫素材公司、甚至文案...現在漸漸都不需要了，這還只是AI生成的初期，我就已經嚐到那一點點...不要說甜頭，應該說是方便性，我相信，沒多久的以後AI可能連我們這種平面編排設計的工作都會被取代，擔心不能說沒有，但是這以後再說，先衝一波吧!!!!
我是寫程式的，在這波人工智慧的浪潮中，我也壓力倍增，深怕被取代。
总感觉现在支持AI的几乎都是那种不顾一切后果的，无论AI后续会带来什么问题都不顾虑，现在先跟风才是最重要一样
先爽一波
@@-rcrc-r7624 所以你說AI會帶來甚麼問題，又不是基因編輯會缺胳膊少腿
@@-rcrc-r7624 什麼跟風？這是一個工具而已
如果穿越到18世紀 我們還能繼續用GOOGLE，在當時人眼中真的就是神一樣的存在
會被當女巫燒掉
你是不是想轉生異世界
不過這幾天嘗試用了chatGPT之後，真的會覺得有些時候google超難用的
帶著GOOGLE轉生異世界
@@User-Johnny. 然後沒網路
請問可以講一下高斯噪音嗎？自己Google 到的繁體資料只有一點點
thank you~! 需要加音樂嗎? 沒有音樂也很好，要音樂我自己播就可以了
GAN這個模型其實最大的問題是在於他其實一個生成器一個判別器同時是在最後計算損失上分別是求梯度上升跟梯度下降，這種狀況下是要求取一個均衡很難達到最優，而且判別器其實是要檢測生成器的結果是否是假圖，那如果判別器最優的話，判別器的損失會直接為歸0，這樣梯度會消失變成無法優化，這個到現在都很難找到比較好的解決方案，不穩定也導致很難工業化。反之，DDP就是比較好解的問題，但是過去很多學術的作法是雜訊加原圖一起預測，這樣Gap太高通常訓練結果不太好，直到兩年前左右Improve DDPM出現想到我們僅需預測雜訊就可以，然後才冒出雨後春筍。不過DDP本身其實是有很強的統計過程推導的，這是後話了。
模型沒練出來應該是鑒別器的損失逐漸往0靠近而生成器損失不斷增大吧
@@user-xz5zm8wz7q 對，我打反了是判別器損失歸零，導致生成器梯度消失
工業革命剛開始的時候一堆手工業失業，一堆也是抗議新工具的出現，但以歷史來看，我們都會嘲笑那些"反對者"。
AI的出現會讓人的審美整體上升，試著轉換想法努力在新的環境下生存才是人類的意義。
相同的衝擊，在相機、手機相機的攝影功能出現時，也對於畫圖產生衝擊。
修圖軟體。也對攝影產生衝擊。
感覺AI作畫對平時自己繪圖創作時來說少了個那種，為了與他人展現與表達自己心中所想，或是讓別人喜愛上你的創作或產生共鳴，而拚了命的去練習、奮鬥、學習、嘗試的那種帶有痛苦，但又有期待與快樂的那種過程。
那怕是他人的冷嘲熱諷、即便一張又一張產出的創作細沙入水無法激起波瀾，但仍是尋求時間繼續精進並不停嘗試、又或是對自己的畫技感到不甘時，沉寂輾轉後再度狼狽向前的日子。
這過程可能不滿是喜悅，甚至有時痛苦萬分，但只希望心中的那吶喊，能透過畫筆勾勒出的線條與顏色，傳達到更多人的心中。
屆時那作品便是透過你的心、汗水、不甘、期許及許多過程中的種種，交織而成的，厚重而踏實。
太同意，現在AI生圖真的很厲害，但就是少了很多那種分享喜悅的感覺
影片開頭就這麼嗆 我喜歡
B 任何類型學習，都是先從模仿開始
要不被超越，就不能一直安於現狀
人類創造智能，然後取代人類的一切。
這就是價值嗎？
還有真正的藝術價值嗎？
有人工智能創作還需要真正的專業嗎？
算一算整個地球人口比，有多少%比的人類能到達人工智能科技頂端層？那麼剩下來的人類怎麼辦⋯呢？您覺得呢？
我支持畢卡索的觀念。
回顧以前，動畫因為製作困難因此每部作品都能成為經典，但是現在作品數量蓬勃發展，導致品質落差越來越大，以後ai發達後問題只會更明顯
那是你老了，現在小孩的經典跟你認知差很多
@@hardyhuang561 作畫品質、角色個性、劇情也都是一部作品好壞的依據 不會因為喜好或年代而有所改變
@@sopedou2872 跟妳爸媽不喜歡你聽的歌一樣，喜好是可以被控制的
身為一個計算機視覺的研究生覺得未來會有更多的ai應用出現。我覺得如果chatgpt導入視覺ai應該會更有意思，一點隨想。
你说的是对的，而且我觉得openai有天然优势，已经在上路了，下一个黑马大公司就是openai了，chatgpt有逻辑能力，所以可以通过叙述脚本直接生成连续帧(因为现在包括深度骨架那些都可以导入了，而这些都可以通过gpt来自适应)所以其实gpt是一个大脑似的模型，而视觉模型是眼睛和画笔，如果再加上波士顿动力的物理躯体和物理模型，那么超越人类的仿生人就快到来了
個人認為：
學習或抄襲都Ok😊
合用戶的口味，就採用，
不合，則不採用，
主導權在用戶，不在ChatGPT
🤗🤗🤗🤗🤗
Transparency!
和一般人說明ChatGPT的原理
-語言模型/語料庫/演算法，
他們也聽不懂，
用了，就知道合不合用，好不好用😉
馬可夫鏈在語音辨識跟強化式學習都已經用很久了
AD，情況和alpha go不應該出現在人類比賽內相同，而原創的藝術家有權拒絕自己作品出現在數據庫內，不過後者其實很難做到，然後只要人類認為人類原創的藝術價值高於AI創作，則人類原創藝術依然會有其發展空間存在，因為 產品價值 = 生產成本 + 需求付出， 而生產成本已經被壓至很低的現代而言，需求付出大於生產成本的例子已經比比皆是，現在 AI 生圖亦不過是把生產成本再往下壓低一點吧了，所以重點就是放在後面人類對產品認同價值的需求付出。
我是贊成AI生成的東西需要有個辦法可以明確辨識，而畫家有權利不要讓自己的東西加入運算
如果有人使用該畫家的作品來讓 AI 學習模仿，也必須要在 AI 生成的作品中可以得到資訊
既然AI生成已經這麼強了，就不該有抄襲的事情發生
例如人物的動作，既然可以改變為什麼要用一樣的動作呢？
背景也可以替換成別的
既然使用 AI 來生成圖片，改變內容就是簡單很多的事情，不應該出現讓畫師覺得被侵權的狀況
不過如何在圖像上標示出來源這也是個很不容易的方式~
舉例來說，如果能在圖片>>雜訊的結果上加上原圖資訊( 這個讓AI只能記錄不能修改，讓圖片變成雜訊時肯定會出現這個資訊當成運算浮水印，或是會變成一大張QRCode)
也許就能避免被抄襲，還有無法辨識的狀況
喜歡的繪師最近就遇到作品被盜，還被做成NFT還被買的狀況...如果圖上有辦法知道這東西原作者是誰，那盜用的人肯定都可以通通抓起來😅
D 吧
如果每個人未來都成為詠唱師，就會遇上技術斷層，未來願意學畫的人話不過AI也無法營利就會放下這項技術
D的做法至少能夠保證繪圖這項技能之後有後人傳承，也保護現在及未來的繪師們還有點營收讓自己活著
畢竟 以工具論來說，浮水印不影響使用，只影響交易
像是食安，消費者有權利知道 自己手中的商品是否天然、成分有多少是合成
那AI繪圖方面，讓系統自己列出用了幾位藝術家的風格應該不為過吧?
Ａ 我覺得造成畫家、繪師害怕的還是後續被用來營利販售的可能性。
傳統藝術和電繪初期，外人所謂的"抄襲"也是作者經過眼睛觀察，腦袋理解後描繪的形體，
到了今天其實有許多出色的電繪作品也能使用軟體提供的3D模型或筆刷直接進行更直接"描"的工作，
雖然直接"描"不會生成好的作品，但大前提都是使用者付費給有版權的模型與筆刷素材。
未來畫家也能販賣自己的畫風或應用他人生成的模型，即使今天我們仍遺漏許多侵權素材的發生
但我相信上述例子可以成為AI模型使用規範的一個現成參考！
@@user-hdjsjsiehrifjn36 生成原理影片已經算講得很清楚了，因為真的再講就是神經網路的實作了，那是數學和統計的東西，卷積矩陣和偏微分、梯度下降等等，生成的論文都是公開的，所以不是「至今沒有公佈」喔，連程式碼和訓練好的模型參數也都是公開的，
@@user-hdjsjsiehrifjn36 我的想法與你相同，我的重點也完全不再是否付費，而擁有"不被學習權"(理想中的)正是為了確保我們不會因為被砸錢就能被複製使用，保證不想賣的人權利不被侵犯。
這是對於權利的理解有出入，權利和金錢價值需分開討論，像你我正因有生命權、著作權...我們才不會未經同意就被出賣。
@@user-hdjsjsiehrifjn36 把圖片用躁點覆蓋後再還原是不會相同的，正確地說，還原後要變得和加躁前完全相同就是訓練的目標，但是不可能做到100%還原。
降躁的AI設計的期望就是AI可以學會把躁點變回原圖。
我們要先談圖片的格式，圖片的檔案格式其實就是一團數字，存的是每個像素的顏色，顏色由RGB三組數字組成。
如果我有一張3*1像素的圖，顏色是(■紅 ■綠 ■藍)，那麼它的檔案內容就是{255,0,0}{0,255,0}{0,0,255}，每個大括號內容就是RGB的值
那麼假設我們要設計一個AI，你輸入"A" 它就畫1pixel的紅色，輸入"B"就畫綠，該怎麼做呢?
字母"A"在電腦中的字碼是65，"B"是66，所以訓練資料就長這樣
65=> {255,0,0}
66=> {0,255,0}
67=> {0,0,255}
這個AI只要你輸入"A"，它就會輸出(■紅)，輸入"B"，它就會輸出(■綠)的1*1像素圖
它並不是在畫圖，是在找出數學公式
把輸入的字母命名為X，輸出RGB命名為{Y1,Y2,Y3}，具體公式應該是這樣
Y1=(122.5)*(x-66)*(x-67)
Y2=(-255)*(x-65)*(x-67)
Y3=(122.5)*(x-65)*(x-66)
這三道公式下，輸入65、66、67，就會分別畫出一張圖，內容是1像素的紅、綠、藍
===分隔線==
那畫圖AI又怎麼做呢，原理一樣，如果要產512*512的圖，輸出就是512*512*3共78萬個數字。
輸入則一堆關鍵字，文字內碼就是數字，如果可以輸入250組關鍵字，每個關鍵字允許50個字元，那麼輸入共有12500個數字。
簡化的說，AI要找到78萬條公式，這78萬條公式會按照輸入的12500的數字算出不同結果，78萬組輸出總和就是一張512*512的圖。
訓練資料長這樣
{關鍵字1,關鍵字2,關鍵字3...} => {圖片}
然後加躁的部分會把圖片加躁，把加躁完的圖和關鍵字一起傳給降躁AI。
降躁AI拿到{加躁圖和關鍵字}之後，會先隨機亂套公式，只要這78萬條公式畫出來結果不像原圖，它就調整公式，公式由神經網路權重組成，就是在調整權重。(這部分就是梯度下降)。
繪圖AI大概10億個參數，他們就是構成公式的部分，降躁AI目標是把{加躁後的圖片}+{關鍵字}，這些是一大坨數字，套用公式後產生一張圖，圖也是一大坨數字，產生後的圖要盡可能接近加躁前的圖，如果不像，就調整權重。它一次要調整10億個參數，所以訓練需要很多時間+GPU算力。
大致是這樣，當然實作上有太多細節，但是你只要記得一件事情，AI在求的是公式，權重就是公式的參數，產出512*512的圖的話，就是要求出512*512*3共78萬條公式。
==分隔線==
所以你問AI是用了原圖哪些情報? 答案是全部像素的RGB數值，它用的就是每個像素的顏色。
躁點在生成過程產生的作用? 加躁是為了讓AI從學會降躁，學會把已經變混沌的圖變成原圖，當AI學會降躁之後，我們就降躁的AI獨立拿出來。
然後就可以用photoshop產一張雲霧圖，我們假裝這張雲霧圖就是某張圖被加躁過結果，搭配關鍵字叫AI去把這張雲霧圖的原圖算回來。
這個AI已經有一堆公式，可以從一堆亂七八糟加躁的圖搭配關鍵字產回接近原圖的結果，然後我用一張雲霧圖來假裝是被加躁後的圖，拿去給AI問他原圖應該長什麼樣子，這就是生成的過程，真正畫圖的只有降躁的AI，加躁是為了讓降躁AI學習怎麼把混沌變回原圖。AI學習需要給它輸入和答案，然後AI會去求公式，輸入是加躁後的圖+關鍵字，答案是加躁前的圖，然後叫AI去找出公式。
這中間省略了很多細節，例如CNN(卷積神經網路)的特徵擷取、池化之類，但大方向是這樣，AI不是在畫圖，它是在求公式然後套公式，所以你沒辦法叫AI拿出作畫參考圖，參考圖對AI是訓練時用來調整公式的依據，畫圖過程純粹是套公式。
一張雲霧圖+一堆關鍵字透過78萬條公式跑出78萬個數字，這78萬個數字就是512*512的RBG值，概念上角度來說AI不是在畫圖，而是我們把一張雲霧圖當成加躁圖給它，要求它畫出加躁前的樣子，這個步驟更接近圖像變換，而不是繪畫。其實是更接近photoshop的濾鏡在做的事，這張雲霧圖搭配這些關鍵字，跑過這個濾鏡的公式後，變成一張生成圖。
或者你可以把加躁理解成加密，降躁理解成解密，然後我們隨便拿一張雲霧圖當成被加密的圖，要求AI解密。
最近還出了AI動畫
ua-cam.com/video/2LZDgeiCzQI/v-deo.html
我們又要改變生活方式與型態了，我好累。
順應時代潮流 接受並運用他
我選擇：
B藝術的本質就是模仿後進步
人類學習繪畫時，先看過其他成品，學習其畫風特徵後，轉化為自己的畫風，並產出畫作
AI(或是機器學習，ML)，也是一樣的道理，透過分析成品，提取畫作特徵，並轉變為該訓練模型的畫風
雖然一切都還必須等待相關法條頒布
但沒道理人類學畫畫無罪，AI學畫畫就有罪吧
玩了一個禮拜的AI生圖詠唱，未來眼見不一定為憑，一個 replace to 的咒語就能輕易換臉換模型...
恭喜，Deep Fake技術更進一步了
正在用 stable diffusion 生成 Tifa
我覺得不被學習權這個很不錯
我發現有些人可能不知道，訓練繪圖AI的一大半是畫家，他們已經懂得賣授權的概念。
@@user-hdjsjsiehrifjn36 這表示你不知道藝術家可以用自己圖片訓練，以後自己做的模型會依照自己繪圖特質生成90%近似的圖片，問題不是在前面的danbooru怎麼訓練，那些風格與內容物完全可以捨棄，他只是前面讓model有概念而已，真正重要的是fine-ture，你若不知道RoLA或者其他方法就無法溝通....
我覺得很多狀況外的藝術家完全不懂也不想懂，最後出來亂講一堆...到時候他們法律會完全站不住腳，也會浪費很多時間。
好奇那些模型是繪師的，目前我看到主流的模型都是用一般玩家鍊出來的
@@user-hdjsjsiehrifjn36 我就想問，假如一個畫家從小開始臨摹別人的畫，他臨摹了100個畫家，最後成為一個專業的繪師，你多多少少可以從她的話看到某些繪師的影子，這樣他算不算你口中的扒皮
@@user-hdjsjsiehrifjn36 就比各位畫家不眠不休的學，他還能在短短一週模擬一百年嘗試，而AI就是基於神經元本身來做設計，其實你只要懂一點，就會理解。
只是我想作為人的，你會無法接受更優秀的存在很正常，軟體開發、各種研究開發，AI都能模擬思考，不過你這種表現我也終於理解為什麼假設今天真的有更優秀的外星人物種也無法公開，因為人類目前真的心胸還沒開闊到接受事實。
或許該回歸原始了，讓立體的油畫、會褪色的水彩、要噴膠的素描，那些真正用手畫出來的作品稱作藝術，而AI生成的電繪成為一個傳達概念工具。
機械手臂：我能畫24小時365天都不停止
現代對藝術的定義反而比較接近透過任何東西傳遞情感或概念吧
真正用手做這件事只是你選擇的媒體，你還是在透過這個媒體傳達你的情感和概念，後面這個才是藝術
你可以透過音樂傳達情感，你可以透過文字傳達情感，你可以透過電影傳達情感，你可以透過製作遊戲傳達情感，這些都需要你跨過基本技能的門檻然後你才能開始傳達你的藝術
希特勒報考藝術學校之所以沒上，就是因為當時的藝術學院主任認為他的作品沒有靈魂，所以推薦他去隔壁建築系繪製功能性的建築圖就好。藝術之所以是藝術就在於它不存在任何媒體上，而是創作者和觀看者透過媒體的對話
這個媒體是傳統的美術還是現代的電繪還是創作者透過AI將他的思考從不存在變成存在，都沒有關係
我個人認為與其說AI會取代藝術，不如說AI會取代美術，而讓真正的藝術從拘泥於媒體的過時審美
變成因為所有人都能產生完成度極高，在美術層面很優秀的作品，所以要區分誰的作品更好，只能從更純粹的藝術層面來區分，大家都用一樣的AI技術製作圖畫，有些人的明顯更好，為什麼？
因為他們的創意更好？因為他們花更多時間鑽研對AI的精細操作？因為他們對AI這個媒體更有天分？還是他們對藝術的理解更深？
最根本就是錢的問題，一副畫上萬跟AI 60張 1元，基本上就沒人會去理采手繪，可以從書法家想想。
我想到的是，靠修圖的小網美沒得混了
可能以後畫師要綁定Block chain 哪家AI用了就要送一顆token 又或是畫師自己訓練自己畫風的AI
內行的! 事實上訓練自己畫風這件事因為Stable Diffusion的光速進展, 已經變成一件很簡單的事了, 看影片照著作大概就可以了.
嗯嗯 這不就是 NFT
曾经有人说了这样的一句话“现实世界的魔法只不过是有更高级的科技实现”
這還只是剛開始而已，而且電腦性能只會快速提升，人類卻只會衰老，而且隨著程式進步性能只會越來越完善，當你學了很多年的專業，電腦一瞬間就能超越，甚至落伍，能力不夠的人可能很快就要失業了。工業革命內燃機的出現搶走一堆勞力工作者的飯碗，工廠機器的大量使用取代一大堆人力，當AI的出現輕易再搶走一堆腦力工作者的飯碗，AI搭配機器，一個人就能掌控非常多人的工作，恐怕只剩真正頂尖人才才不被淘汰，剩下的只能做些基本的工作，貧富差距恐怕越來越大了。
顶尖的“棋王”早就败了吧？
之后几年是决定『基本民权』的关键吧……
处理不好，人间只剩『政权』左右局势了！
未来的立足点=不成熟领域……
人類只會衰老? 所以人類已經沒有繁衍的能力嗎?那麼人類走到今天21世紀這一步長達3-5千多年的文化，都是有一群壽命超越5000年的人類在支撐嗎?XDD
人會傳宗接代，並且運用紀載資訊的過程將知識傳給後人，AI當然也可以利用這些資料進行學習，但是注意的是AI的創造力是反人性的，所以原理上AI不可能替代人類，因為人類必須在當代設立一個新的定義去不斷的修正AI，想必唐朝如果也有AI，訓練出來的觀念跟今天的人也不一樣對吧? 人永遠都必須存在，並且根據社會氛圍進行永無止境的演算，目前的AI連股票分析都是問題，最關鍵在於宇宙世界是不可控的，處在一個時間軸的渾沌論當中，AI無法預知，它必須靠著更強的算力不斷的追著人類文明跑，且人類文明當中能夠被資訊化的部分太少了
就連現在馬斯克的自動工廠能夠關燈造車，東南亞還是很多人工組裝皮鞋的情況，一切都是成本考量。
AI會越來越便宜嗎?大數據本身就是一種資產，未來人類會越來越意識到大數據的價值，因此更不願意的提供這些東西，以至於AI的學習必須不斷地購買這些資產，也會成為一種商業模式，可能也有人在此賺錢。
市井小民究竟會不會被AI取代，這件事情很難講，但是一切都看商業成本的走向，Chatgpt到底花了幾年、用了多少人力、以及伺服器營運費用，自己查一下吧。光是目前這樣的AI花下去的成本，要所謂的天網，首先地球的能源會先不夠用。
當大家都不需要工作時，烏托邦社會就是大眾的訴求
玩到最後ai取代人類，真的會笑死XD 人類終究是動物，現實中你還是會希望是活人為你做事，而電腦虛擬的東西就給AI去做吧，至於現實中你可能要付出更多才有人會為你服務!
魔法是直接以意志連通物質，而科技是物質之間的交互作用，除非把意識之謎解開才有可能實現兩者難分辨的成果
ok這裡不需要文組玄學咖
@@Aimer520 人類不需要信仰
創新就是模仿加改進。100年前有大師，100年後還是會有大師。如果AI 總是超趕在人類之前，那只有認了。例如現在的圍棋。 圍棋很多高手開始也是背棋譜開始的，打不過就加入，這沒甚麼。
蝦皮有共享會員可以參考.蠻便宜的
現在的AI只能使用偽典，希望未來能使用真典啦
Ａ
科技還是需要有人性，適度的限制與保障才能更進步，而不是暴走失控，讓受害者不敢再網路上公開作品，這反而讓人類的創意被限制，畢竟AI沒有人類的創意就什麼也辦不到
是啊～以個人身分去抄襲都會受到譴責了，怎麼可以因為AI沒有人的身分，就大量濫用別人的心血。更何況他們還躲在AI背後賺錢。
❤
姆。
這會讓我想到以前讀到的關念：
1. 為藝術而藝術（法語：l'art pour l'art，英語：Art for art's sake）
2. 任何藝術作品完成後，解讀權就不在藝術家本身了
承接這兩點，AI電繪如果能透過學習生成圖片、2D到3D，
終究也只是模仿作家作畫的參數，
而無法瞭解作家這條線、那塊陰影/留白，
有著整樣的心裡解讀。
小小見解。
創作是發生在發想和與工具互動的階段，你的畫作如果是用紙筆來完成，那的確創作與解讀的重點就會是一條線一個陰影一個空白等技法上的解讀。
但使用生成式模型工具的創作不是發生在筆觸階段而是這種參數和提示的細膩操作，如果你不理解這些作品是如何產生的，不理解藝術家的操作和決定如何透過最終的作品表現出來，那麼你自然不具備對這類作品進行審美的必要知識。
結果論來說，還真的不需要了解在幹嘛...
反正觀眾會自行腦補 哈哈哈
真正的藝術家仍會存在，被替代掉的只是繪畫工人
實際在現代會審美的也只有藝術家，普通人只會這張好看、那張不好看，會去理解畫家為心理的只有畫家和鑑賞家
@@user-oj4zt7ob1p 绘画工人就是艺术家之一，不要到了要牺牲他们的时候才把他们从艺术家里隔离出来，归类成绘画工人
我只覺得泛科學團隊應該有不少動畫愛好者，時常看到關於動畫的梗🤣
不過，提到對抗式思維的那段，感覺應該會用到 NERV MAGI 主電腦的梗，結果居然沒用上😵
感謝貢獻梗 xD 下次來用
8:34
這滿足了多少男人的幻想啊.求高清圖.當桌面的話簡直不要太療癒.
06:32 天啊你們一定沒有失眠的問題
AI繪圖對於性癖冷門的族群是最大的福音😂
那我以後可以用自己的影像和聲音幫自己主持告別式了
我觉得D比较好。
不过话说回来，我认为对于艺术来说，情感的表达才是作品的精髓，这方面ai无论如何也无法生成的吧。当然能看懂的人或许也是屈指可数。
我还是暂时保留我五年前的观点，ai取代的是重复劳动力。
情感是可以作为”外挂“而存在的，就像LOGO设计，会先以一个角度进行创作，而后赋予它更为丰富、层次更多的含义，就像课本里试卷上的文本被赋予命题者的考量而不是作者的思路。情感可以很复杂，也可以很简单，AI沟通师要AI画一些色色的图，然后从中挑选出沟通师本人觉得有性欲的几张进行发表，这个过程就可以赋予情感。
@@C2cada
嗯，您说的也有道理
下一集AI主持人會學你的聲音講話了嗎?
這個結尾我又去確認了一下頻道😂
志祺嗎w
C/D
請問是什麼工具可以把戴口罩的照片變成有嘴巴跟鼻子的?
8:33 你的興趣都暴露了喔。
要當詠唱師 魔杖(顯卡)還不能太爛
不然念個咒 記憶體就沒了
在ai技術突破人的智力之前，恐怕要先訂下法律和道德規範，人類才能生存下去。
a.精神主軸不會被取代……其實架構熟了ai只是補充……！
現有制度跟不上ai發展 未來只會更難以辨別ai及非ai產生差別
如魔法世界…誰是催狂魔難以辨別。
奇異點可能出現了
總覺得"著作權"這個詞因為AI的出現，讓我們可以好好在思考一次了
個人覺得浮水印沒意義 因為在AI面前 要消除浮水印太簡單了
AI就是個工具 你還在煩惱他會不會取代你的工作時 已經有人在用他賺錢了 有差距的終究是人
確實，github上面已經有幫忙消除浮水印的開源AI了，使用浮水印根本毫無作用。
畢竟是一門專業
而且要對數學／編程有一定認識才能做
有一技之長的人怎樣也能夠謀生
什麼都不會本來就很容易被取代
不然你以為所謂的血汗工廠為什麼用低薪聘請一些毫無學歷的人來工作
一个自己努力得来的，一个’偷‘来的，差距真的是人吗？AI prompters没了AI就真的什么都不是，而绘师可不需要AI
個人覺得資訊安全沒意義 因為在駭客面前 要使用釣魚手法太簡單了
釣魚手法就是個工具 你還在煩惱他會不會取代你的工作時 已經有人在用他詐騙了 有差距的終究是人
@@-rcrc-r7624 AI學習畫圖確實是透過模仿 但是 誰畫圖不是模仿開始 你只因為他模仿的很像 而你模仿的不像 就說他侵權 邏輯很怪吧
你說AI要吃一堆圖才能畫 而人類不用 但我的觀點是 AI吃圖片就是一個學習過程 如果這個世界上從來不曾有過畫 那這些畫師也會成為第一個畫畫的人嗎？
好丰富的素材，请问怎么这么快获取的呀？
D.AI生成影片必須附註，畢竟可以以假亂真，若發生在危機或是暴動場景，會造成其他恐慌，或是誤判。
記者寫稿都在綜合報導了，不要想太多XD
學習就是一種模仿，我們每天都在做。
D選項可能沒用，因為到時候就會有一個消除浮水印的AI😂
不用AI，「去除浮水印」這個人類早就做到爛的事根本就不是解決問題的方法
早幾年(至今仍是)也一堆人說電腦只能模仿沒有如人類般創造力，然後沒幾年AI繪圖就幾乎幹掉地表所有人了...
自己跟自己的ai人說話⋯⋯能有一個跟自己一模一樣的朋友不是很棒嗎？😂
未來不需要太多人類，少子化是人類的救贖！
Office溝通師
汽車發明人忘記申請四個輪胎專利
下一個大概就是AI電影了! 反正劇本都能寫了.....
以後大概只能分: 實體創作者跟虛擬創作者. 用電腦創作, 很快就分不出是人或AI創作了!
那個ai人像，應該還要加入聲音深度學習模擬及deepfake，這樣就能完全取代主持人了(誤)
怎麼不是非AI生成的圖片加上無法消除的簽名
2010~2023 新職業：UA-camr
2023 新職業：AI咒術師
你會為每個石頭註冊所有權嗎？ 以前拍照困難時期的大師，放到現在可能一輩子沒沒無名。工具不斷在進步，最後會留下來的是站在工具肩膀上的人
工具当然会进步啦，从石刻，笔墨，蜡笔，油画，炭笔，水彩，铅笔，喷墨打印机，电绘，到侵用版权图练AI生图的写字机器？😅
侵用知识产权练机器，不理会拥有者的看法，同化机器与人类的行为以合理化自己的行为，看不起保护自己知识产权的他们，再到认同社会淘汰掉他们？从哪里看会觉得合理？