AI 框架Ambient Diffusion：从图像中获取灵感，而非复制

原标题：AI 框架Ambient Diffusion：从图像中获取灵感，而非复制

导读：

每经记者温梦华每经编辑董兴生随着购物节即将到来各大平台商家达人摩拳擦掌趁着这波热潮月日快手迎来了一年一度的电商引力大会现场人头攒动商家达人等热情交流试图在激烈的竞争中寻找下一个...

每经记者：温梦华每经编辑：董兴生随着“618购物节”即将到来，各大平台、商家、达人摩拳擦掌。趁着这波热潮，5月15日，快手迎来了一年一度的电商引力大会。现场，人头攒动，商家、达人等热情交流，试图在激烈的竞争中寻找下一个生意增长机会。大会上，快手高级副总裁、电商事业部兼商业化事业部负责人...

划重点:

🔍 德克萨斯大学奥斯汀分校的研究队开发了一种框架，通过对无法辨认的图像进行训练，来训练 AI 模型。

📝 这一新提出的框架名为 Ambient Diffusion，它通过仅训练扰乱后的图像数据，绕过了这个问题。

💡 这一框架不仅对艺术领域有用，还有潜力应用于科学和医学领域，如黑洞成像和某些 MRI 扫描。

5月21日消息:强大的人工智能模型有时会出现错误，包括虚构错误信息或将他人作品作为自己的。为了解决后者的问题，德克萨斯大学奥斯汀分校的研究团队开发了一种名为 "Ambient Diffusion" 的框架。该框架通过对无法辨认的图像数据进行训练，绕过了 AI 模型复制他人作品的问题。

DALL-E、Midjourney 和 Stable Diffusion 是文本到图像扩散生成的人工智能模型，它们能够将任意用户文本转化为高度逼真的图像。这三个模型都面临着艺术家提起诉讼的问题，他们声称生成的样本复制他们的作品。这些模型是通过训练数十亿个图像 - 文本对来实现的，这些对外不公开，它们能够生成高质量的图像，但可能会使用版权图像并复制它们。

"Ambient Diffusion" 框架的提出解决了这个问题，通过仅通过扰乱后的图像数据对扩散模型进行训练。初步实验表明，该框架仍然能够生成高质量的样本，而不需要看到任何可识别为原始源图像的内容。研究团队首先在一组3000张名人图片上训练了一个扩散模型，然后使用该模型生成了新的样本。

在实验中，用清晰的数据训练的扩散模型明显复制了训练样本。但当研究人员对训练数据进行扰乱，随机遮挡图像中的个别像素，然后用新的方法对模型进行重新训练时，生成的样本保持了高质量，但看起来完全不同。该模型仍然可以生成人脸，但生成的人脸与训练图像有明显的区别。