研究发现：用人工智能生成的图像训练出的人工智能产生了糟糕的结果。

研究发现：用人工智能生成的图像训练出的人工智能产生了糟糕的结果。 斯坦福大学和莱斯大学的研究人员发现，生成式人工智能模型需要“新鲜的真实数据”，否则输出的质量就会下降。 这对摄影师和其他创作者来说是个好消息，因为研究人员发现，训练数据集中的合成图像会放大人工痕迹，使人工智能画出的人类看起来越来越不像真人。 研究小组将这种状况命名为“模型自噬障碍”。如果自噬循环的每一代都没有足够的新鲜真实数据，未来的生成模型注定会逐渐降低其质量或多样性。 如果该研究论文是正确的，那么这意味着人工智能将无法开发出无穷无尽的数据源。人工智能仍然需要真实、高质量的图像来不断进步，而不是依赖自己的输出。这意味着生成式人工智能将需要摄影师。

Google推出人工智能图像生成工具TextFX

Google推出人工智能图像生成工具TextFX Google在一篇博文中写道："ImageFX 专为实验和创意而设计，它可以让你通过简单的文字提示来创建图片，然后通过使用表现力芯片的新提示方式轻松修改图片。"Google声称，它已采取措施确保 TextFX 不会被以非预期的方式使用，例如通过添加"技术保障"来限制"有问题的输出"，如暴力、攻击性和色情内容。TextFX 还为"指定人物"（可能是公众人物）设置了一个提示级过滤器尽管Google在其新闻材料中并没有特别明确这一点。"我们从一开始就对训练数据的安全性进行了投资，"Google说。"根据我们的人工智能原则，我们还进行了广泛的对抗性测试和红队合作，以识别和减少潜在的有害和有问题的内容"。作为一项额外的安全措施，Google在使用ImageFX制作的图片上标注了SynthID数字水印，据称这种数字水印对图片编辑和裁剪具有很强的抵御能力。Google在博文中继续介绍道："SynthID 水印肉眼无法察觉，但可用于识别。通过'关于此图片'中增加的洞察力，当你在Google搜索或 Chrome 浏览器中看到一张图片时，你就会知道它是否可能是由Google的人工智能工具生成的。"你可以在Google用于人工智能实验项目的网络应用程序 AI Test Kitchen 中找到 ImageFX。Imagen 2 扩展在今天的相关新闻中，Google表示，从本周开始，它将把 Imagen 2 带到更多的产品和服务中，包括下一代人工智能搜索体验和人工智能托管服务 Vertex AI 系列。现在，Imagen 2 还支持Google广告中的文本到图片功能和Google GenAI 生产力产品套件 Workspace 中的 Duet AI，它已经进入了Google的 SGE（搜索生成体验）。SGE 于去年 10 月开始在Google图片搜索中为用户提供图片生成工具，现在则利用 Imagen 2 生成图片。用户可以输入一个提示，说明他们想要什么样的图片，SGE 会在 SGE 对话体验中直接返回四个结果。Imagen 2 的另一个样本在 Vertex AI 中，Imagen 2 可通过 API 提供给Google云客户。在其他地方，Imagen 2 现在可以通过Google的人工智能聊天机器人 Bard 调用。Google解释说："有了Imagen 2，Bard可以理解简单或复杂的提示，这样你就可以生成一系列高质量的图像。只需输入一个描述比如'创建一个狗骑冲浪板的图像'Bard就会生成定制的、范围广泛的视觉图像，帮助你把想法变为现实。"Google仍未透露用于训练 Imagen 2 的数据，这并不令人意外。像Google这样的 GenAI 供应商是否可以在公开数据（甚至是受版权保护的数据）上训练模型，然后再将该模型商业化，这是一个未决的法律问题。相关诉讼正在法院审理中，供应商认为他们受到合理使用原则的保护。但尘埃落定尚需时日。与此同时，Google对此事保持沉默，以策安全。 ... PC版： 手机版：

Stability AI试图通过新的图像生成人工智能模型保持领先地位

Stability AI试图通过新的图像生成人工智能模型保持领先地位 Stable Cascade 可以生成照片，并对所创建的图片进行修改，或尝试提高现有图片的分辨率。其他文本到图片的编辑功能还包括内画和外画（模型只对图片的特定部分进行填充编辑），以及可视边缘（用户可利用现有图片的边缘制作新照片）。根据提示"一张拟人企鹅坐在咖啡馆里看书喝咖啡的电影照片"生成的Stable Cascade图像。新模型可在GitHub 上供研究人员使用，但不能用于商业用途。在Google甚至苹果等公司发布自己的图像生成模型时，新模型也带来了更多选择。与 Stability 的旗舰产品 Stable Diffusion 模型不同，Stable Cascade 并不是一个大型语言模型，而是三个不同的模型，它们都依赖于Würstchen 架构。Stable Cascade与其他模型的推理时间比较将请求分解成更小的比特后，请求所需的内存更少（在那些很难找到的 GPU 上训练的时间也更少），运行速度更快，同时在"提示对齐和美学质量"方面表现更佳。创建一幅图像大约需要 10 秒，而目前使用的 SDXL 模型需要 22 秒。Stability AI公司帮助普及了Stable Diffusion方法，同时也成为了几起诉讼的对象，这些诉讼指控Stable Diffusion公司在未经权利人许可的情况下对受版权保护的数据进行了训练 - Getty图片公司对Stability AI公司的诉讼将于 12 月开庭审理 。该公司于 12 月开始通过订阅的方式提供商业许可，并表示这是帮助其研究获得资金所必需的。 ... PC版： 手机版：