まだ情報整理中。後々追記するかもしれないがとりあえず書いておく。できるだけ簡単に書くので後々説明や追記が必要だと感じたら追記していく。
今回は生成AI詐欺の歴史について。
画像生成AI系は元々”生成AI”ではなかった
生成AIのジェネレーティブは組み合わせる方。つまりChatGPT等の文章系の文字出力をする用語だったようだ。
NFTなどでパーツや色違いなどを組み合わせて世界に一つだけの画像を出力するタイプのものを”ジェネラティブアート”と呼ぶが、これと区別するという名目で生成AI（画像）というネーミングにされていたようだ。
それはいつからか？
自動彩色（これも画風変換なのだが後述）の話題が出て、驚き屋がTransforming Images（画像変換）を生成AIと吹聴し始めたことではないかと思う。
2015年、A Neural Algorithm of Artistic Style発表
https://arxiv.org/abs/1508.06576
電気通信大学 総合情報学科／大学院 総合情報学専攻 メディア情報学コース 柳井研究室のPDF
https://mm.cs.uec.ac.jp/pub/conf16/170217tanno_0_ppt.pdf
最初は2枚の画像から変換する画風変換だった。
情報が弱まっている部分を，別の画像の画⾵(スタイル)に変換すれば，コンテンツ画像の形状を保持したまま，別のスタイルに画像を変換できるのでは？
そうしてMSCOCO 8万枚 + スタイル画像を学習。
この段階では1つのモデルで1つのスタイルという問題があった。
そうして
l ⽬的
– 「Neural Style Transferのモバイル上への実装」
l 既存⼿法
– 1つのモデルで1つのスタイル
– 学習に時間を要する
– 消費メモリの増⼤
l 提案⼿法
– 1つのモデルで複数のスタイルを変換可能
– モバイル上でのリアルタイム画⾵変換
l 今後の課題
– 線画のモバイル上でのリアルタイム着⾊
ということで自動彩色研究が始まる。
2017年、Style Transfer for Anime Sketches with Enhanced Residual U-net and Auxiliary Classifier GAN発表
https://arxiv.org/abs/1706.03319
つまり自動彩色は元々Style Transfer（画風変換）というものだった。
上記論文を元にstyle2PaintsもPetalica Paintも作られているのは明白。
つまり意図的に画風変換という用語を自動彩色に差し替えられている。その詐欺的行為の結果、2018年に文化庁の第21回メディア芸術祭エンターテイメント部門で優秀賞を受賞してしまう。
2019年より 30条の４施行
無断学習によるデータセットの売買や譲渡が可能になる。（海外やそれ以前の日本では研究目的なら無断で著作物を利用できるが自社で集めなければいけない）
COCO datasetについて
https://atmarkit.itmedia.co.jp/ait/articles/2109/08/news026.html
技術的にはStable diffusionは自動彩色系とは別系統の”Transforming Images”（画像変換）だが、いつの間にか画像変換がテキスト生成の生成AIと統合されていた。
生成（ジェネレーティブ）の誤訳も含めて日本だけゼロから画像を生成するとかの詐欺的イメージのすり替えに成功した。
2022年8月23日 Stability AI Stable Diffusion無料配布
https://www.4gamer.net/games/999/G999905/20220823081/
ここからの歴史はなかなか醜悪で長いので徐々に追記していきます。
おまけ）凸版印刷株式会社がmulti style transferが2023/03/20に特許登録されている。
つまりmulti style transfer・・・マルチ画風画像変換だと知っている。確実に。