在2023年2月,芝加哥大學的研究團隊,在計算機科學教授趙彬的領導下,推出了Glaze—一款免費的軟件工具,利用機器學習微妙地修改用戶上傳作品的像素。這種改變可以改變AI藝術生成器對藝術作品風格的感知,而不會影響人類觀眾的視覺效果。例如,一幅手繪插圖可能會被AI解讀為水彩作品或CGI藝術。
Glaze的主要目標是協助藝術家對抗模仿其藝術風格的AI模型,同時確保他們的原創作品不受損害。根據樞文的研究報告,該工具旨在保護藝術家不會因委託損失或名譽受損而受到侵害,強調其風格是他們身份的重要部分。對其獨特風格的未經授權使用被比喻為身份盜竊。
藝術家可以創作圖像,應用Glaze,然後上傳已更改的版本,確保AI模型無法輕易訓練其作品。經過Glaze處理的藝術作品對人類觀眾來說類似於原作,但對AI來說卻有根本不同。儘管有效,但Glaze最適合未被AI刮取的藝術作品。
截至2024年3月,Glaze的下載量已超過230萬,並因其開源後續工具Nightshade而受到關注,此工具旨在「毒化」在未經藝術家同意下訓練的AI模型。
一年後,Glaze項目團隊宣布了Glaze 2,旨在加速使用並增強對先進AI模型的防護,包括Stable Diffusion XL,該模型是一個開源的文本轉圖像生成器,能夠細調以模仿特定藝術家。
Glaze 2的改進
原始的Glaze工具在Titan RTX GPU上處理單個藝術作品的平均時間為1.2分鐘,而在Intel i7 CPU上則為7.3分鐘。儘管其在防止風格模仿方面的成功率超過92%,Glaze 2卻大幅提升了處理速度,根據用戶的硬件,處理時間提高了50%至500%。例如,一些舊款GPU的處理時間從4分鐘縮短至2分鐘,而擁有M1-M3處理器的Mac用戶則可體驗到最高5倍的增速。
Glaze 2還對如SDXL等模型提供了更強的保護,特別是對於平滑表面藝術風格,如動漫和卡通。趙彬在最近的一封電子郵件中提到,Glaze 2產生了更多的擾動性伪影,使AI更難以復制受保護的作品。
在被問及針對其他AI生成器,如OpenAI的DALL-E 3或Midjourney防止風格模仿的能力時,趙彬強調,Glaze的主要焦點是Stable Diffusion,因為這是用戶用於模仿藝術家風格的主導模型。
未來發展
芝加哥大學的Glaze項目全力投入新版本,趙彬確認Glaze 1將不再提供下載。「Glaze 2是完全替代Glaze 1的版本,應在各方面超越前者,」他表示。
此外,團隊還在探索擴展Glaze類似保護至視頻格式的可能性,這一消息在他們的X帳戶中公布。他們正在進行用戶研究,以評估AI在復制視頻幀方面的能力及Glaze新版本在干擾此類模仿方面的有效性。
如果Glaze 2的表現與前身相當,將成為藝術家保護其作品免受未經授權AI刮取的重要工具。