以下是关于 AIGC 图像审查领域的相关信息:
当然,要培养出鉴赏AI的技能,多少还是需要我们训练训练自己的大脑模型的。那如果不善于此的朋友,想要判断眼前的作品是否是AI造物呢?AI技术自己带来的造假难题,也该由AI自己的同僚互鉴打假来解决。现在已有不少网站在做这件事情,通过对大量的图片数据的抓取和分析,给出对画作属性的判断可能性。例如使用AI来鉴别AI绘图性质的网页:ILLUMINARTY(https://app.illuminarty.ai/)。但在测试过程中,有些结构严谨的真实摄影作品,反而会被识别为AI作图。这跟我们前面提到的,AI作画很难完成严谨真实的结构这一点,是相互矛盾的。鉴别的AI认为,过于严谨的图像不像是真实的人造产物。而画图的AI其实难以生成严谨的结构造型。这就是鉴定AI自身的逻辑算法,并不能像人类一样综合去考虑不符合人的逻辑的各种表现。多试几张,就能磕着瓜子看AI吵架了。甚至作长者摇头抚须状,长叹一声,「AI后生们,还有很长的路要走啊。」我们看完AI显眼包的快乐丢撵后,来聊聊「我们为什么要鉴别AIGC」?已经「知其然」,也大略「知其所以然」,而后终于能顺势讨论讨论「知何由以知其所以然」。
当我们开始考虑为什么要鉴别AIGC的时候,我们实质上已经站在了一个观察当下的社会角色对AI技术冲击的反应的视角。各方「何由」各异,鉴别AIGC的需求也就各不相同。技术出身的朋友谈为什么要鉴别AIGC。他们多是出于对AI产物的底层逻辑的追溯兴趣,会更多地关心AI作品的性质鉴别能不能通过数据检测等计算机手段来实现。进而能够应用于成熟的鉴别应用,创造收益。产业领域的朋友谈为什么要鉴别AIGC。作为AI技术冲击的首当其冲者,他们最先面对的就是AI加入到工作流后,劳工性质和收益比受到重新判定的挑战。资本们指着拿它当号角,降本增效,一键裁员。打工人们希望看清它甚至驾驭它,以求闪躲这追魂夺命的「被优化」命运。所以大家都铆足了劲去鉴别它的真伪,拉锯它在工作中代替的人力和效能。法律背景的朋友谈为什么要鉴别AIGC。参与到Talk中的律师朋友认为,鉴别AIGC是十分有意义的,它将直接影响未来有AI参与的一切作品的著作权法律判定。同时,著作权存在的意义是以法律笔戈为限,规避他人非法使用自己作品的风险。只有在发生侵权事件的基础上,追溯作品性质,才是有意义的。而在首例AIGC侵权案件悬而未决的当下,判定AI作品中的人的智力投入占比,成为了大家都在热议的重点。论及智力投入占比,就要讨论AIGC创作是否具有独创性?有的人把它类比为摄影,虽然是相机作为机器拍摄下影像。但仍然需要人付出取景、调设参数、后期处理等智力工序。AIGC过程中的设置提示词、调整模型参数和后期迭代图像等,与之类似。AI作画的结果不可控的特点,也和摄影出片的不可控因素十分相似。
猿印教育-AIGC图像生成算法工程师/专家工作地点:北京五道口附近简历请发送至:stephen.wang@yyinedu.com岗位职责:1、面向AIGC领域,结合应用场景,开发针对性图像生成解决方案;2、负责模型的部署和推理性能优化,确保模型在实际应用中的高效性和稳定性;3、持续关注最新的技术发展和业界趋势,积极推动团队技术水平的提升,并将新技术应用到实际项目中。任职要求:1、计算机相关专业本科及以上学历,具备扎实的计算机基础知识;2、熟练掌握Python语言,熟悉至少一种主流深度学习框架(TensorFlow/Pytorch等);3、对深度学习和计算机视觉领域的基础理论和方法有深入理解,熟悉DDPM,DDIM,Stable Diffusion原理,了解Dreambooth,ControlNet等可控生成技术;4、具有强烈的技术兴趣和钻研精神,具备良好的学习能力、沟通能力和团队合作精神。