Nightshade を使用してアートワークを生成 AI から保護する方法

#翻訳者| Chen Jun

DALL-E、Midjourney などのテキストから画像へのジェネレーター) は、トレーニング データを頻繁に使用します。著作権で保護されたデータ ソースから取得したものです。

# デジタル領域では、AI 生成ツールが著作権で保護された画像でトレーニングされるのを防ぐことは、困難なタスクとなる可能性があります。あらゆる分野のアーティストが、AI トレーニング データセットから作品を保護するためにさまざまなレベルで取り組んできました。デジタル世界の急速な発展により監督と保護がより困難になっているため、知的財産の保護に関しては多くの複雑な問題に直面しています。 アーティストは、作品の独創性と独自性を確保するために、透かしやデジタル署名の追加などの技術的措置を講じる場合があります。ただし、これらの対策は常に有効であるとは限りません

#Nightshade の出現により、現状は完全に変わります。 Nightshade は、生成 AI ツールの結果を「汚染」することでアーティストが著作権を保護するのに役立つ無料の AI ツールです。このツールの開始は、クリエイターがより強力に管理できるようになり、著作物を侵害からより適切に保護できることを意味します。 Nightshade の登場により、アーティストは著作権侵害の可能性がある問題に対処する新しい方法が提供され、より自信と安心を持って作品を展示できるようになります。このテクノロジーの導入は、クリエイティブ分野全体に革命的な変化をもたらし、アートの世界にも革命的な変化をもたらすでしょう。

概念的には、人工知能ポイズニングは、人工知能アルゴリズムのトレーニング データセットを「ポイズニング」する行為を指します。これは、意図的に偽の情報を AI に与え、訓練された AI が誤動作して画像を検出できなくなるのと同じです。技術的には、Nightshade のようなツールを使用すると、デジタル画像のピクセルを変更できるため、人工知能でトレーニングされた場合にはまったく異なって見えるようになります。そして、人間の目から見ると、この変化は依然として元の画像と基本的に一致しています。

加工された猫の写真をインターネットにアップロードすると、人間にとってはその写真は普通の猫のように見えるかもしれません。しかし、AI システムの場合、改ざんされて猫を正確に識別できなくなり、混乱や誤分類につながる可能性があります。これは、データ内の誤った情報や欺瞞的な情報がシステムの学習とパフォーマンスに悪影響を与える可能性があるため、AI システムをトレーニングする際にデータの精度と完全性が非常に重要であることを示しています。したがって、データの品質と信頼性を確保することは、誤解を招く結果や不正確な判断を避けるために AI モデルをトレーニングする上で重要なステップです。

さらに、人工知能のトレーニング データ プロセスでは、スケール効果により、偽の画像サンプルや汚染された画像サンプルが十分にある場合、精度に影響を与えます。 AI の理解度が低いと、与えられたプロンプトに基づいて正確な画像を生成する能力が損なわれます。

生成型人工知能の技術は依然として急速に発展していますが、現時点では、モデルのトレーニングの基礎として使用されるデータは、何かが起こると人々から逃れることはできません。エラーは、その後のモデルの反復に微妙なダメージを与えます。これにはオリジナルのデジタル著作物を保護する効果があります。言い換えれば、自分の画像が AI データセットで使用されることを望まないデジタル クリエイターは、自分の画像作品が許可なく生成 AI にインポートされるのを効果的に防ぐことができます。

現在、一部のプラットフォームでは、クリエイターに自分の作品を人工知能トレーニング データセットに含めないオプションを提供し始めています。もちろん、人工知能モデルのトレーナーもこの点には十分な注意を払う必要があります。

Glaze、

Nightshade# などの他のデジタル アート保護ツールとの比較## の実装はまったく異なります。 Glaze

Nightshade は AI の観点から画像の外観を変更します。もちろん、どちらのツールもシカゴ大学コンピューター サイエンス教授 Ben Zhao によって開発されました。

Nightshade の使用方法

ツールの作成者は、Nightshade を # とともに使用することをユーザーに推奨しています。 ##Glaze は一緒に使用できますが、ユーザーの作品を保護するための独立したツールとして使用することもできます。全体として、このツールの使用は複雑ではなく、Nightshade だけを使用して、わずか数ステップでイメージ作品を保護できます。ただし、始める前に、次の 3 つの点に留意する必要があります。

1. は # でのみ動作します。 # #Windows および MacOS、GPU のサポートは制限されており、少なくとも # が必要です##4GB VRAM。現在、NVIDIA 以外の GPU および IntelMac はサポートされていません。幸いなことに、Nvidia GPU-- ## チームは、サポートされている Nvidia GPU-- ## のリストへのリンクを提供しています。 #//m.sbmmt.com/link/719e427d3b21a35b8cdcd2d88db6ca11 (お気づきかもしれません: GTX と RTX GPU は、「CUDA サポートされている GeForce および 」にあります。 TITAN「製品」セクション)。あるいは、Nightshade を CPU で実行することもできますが、パフォーマンスは低下します。
GTX 1660
2. 、1650## を使用している場合または 1550 の場合、PyTorch ライブラリのバグにより、適切に起動したり、Nightshade # を使用したりできなくなります。 ＃＃＃＃。 Nightshade の背後にあるチームは、将来、PyTorch から Tensorflow# に移行することによって移行する可能性があります。 # この問題を解決する方法はありますが、現時点ではこれより良い解決策はありません。さらに、問題はそのようなグラフィックス カードの Ti バリアントにも及びます。テストでは、Windows 11 コンピューターで管理者アクセスを与えましたが、プログラムを開くまでにまだ数分待つ必要がありました。あなたの状況が変わることを願っています。 アートワークに多くの立体形状や背景が含まれている場合、アーティファクトが発生する可能性があります (アーティファクト )質問。これは「毒」の強度を下げることで解決できます。
3. 特に Nightshade
を使用して画像を保護するには、次の手順を実行する必要があります。このガイドでは

Windows バージョンを使用していますが、macOS バージョンにも適用されることに注意してください。 Windows または macOS バージョンを Nightshade ダウンロード ページからダウンロードします。

1. Nightshade はアーカイブ フォルダーの形式でローカルにダウンロードされるため、追加のインストールは必要ありません。ダウンロードが完了したら、
2. ZIP フォルダーを解凍し、ダブルクリックして Nightshade.exe を実行するだけです。 下の図に示すように、ポップアップ インターフェイスで、左上隅の「選択」ボタンをクリックして、必要な画像を選択してください守ること。バッチ処理では複数の画像を同時に選択できることに注意してください。 # 好みに応じて、スライダーを使用して強度 (
強度
3. ) とレンダリング品質 (
) を調整できます。レンダリング品質
4. )。値が大きいほどポイズニング効果は強くなりますが、出力イメージにアーティファクトも発生します。 #次に、「出力」セクションの「名前を付けて保存」ボタンをクリックして、出力ファイルの保存先を選択してください。
最後に、下部にある [Run
5. Nightshade] ボタンをクリックしてプログラムを実行し、編集を終了します。イメージ毒。
6. 同時に「毒(poison)」タグも選択できます。タグが手動で選択されていない場合、

は自動的に単語タグを検出して推奨します。もちろん、ラベルが正しくない場合や一般的すぎる場合は、手動で変更することもできます。この設定は、Nightshade が単一の画像を処理している場合にのみ使用できることに注意してください。 #すべてがうまくいけば、人間の目にはオリジナルと同じように見える画像が完成しますが、AI には認識されます。アルゴリズムが元の画像とはまったく異なります。これは、あなたのアートワークが人工知能ジェネレーターから保護されていることを意味します。

翻訳者紹介

Julian Chen (51CTO コミュニティ編集者) は、IT プロジェクト実装で 10 年以上の経験があり、実装管理に優れています。内部および外部のリソースとリスクの管理を強化し、ネットワークと情報セキュリティの知識と経験の普及に重点を置きます。

元のタイトル: ##Nightshade を使用してアートワークを生成 AI から保護する方法 # ＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃