Adobe 构建 Firefly AI 艺术生成器,以避免偏见和版权问题

这款新 AI 图像生成器的目标是尽可能地易于使用。它将这样运作。
Firefly 目前处于测试阶段。Adobe

能够生成图像的人工智能系统在过去一年里一直是热门话题。OpenAI 的 DALL-E 2 和 Stable Diffusion占据了头条新闻,而GoogleMetaMicrosoft都宣布了他们正在开发的功能。但有一个重量级公司一直缺席:Adobe。今天,随着 Firefly(一个生成式 AI 模型家族)的发布,这一情况发生了改变。

二十多年来,Adobe 一直是数字图像制作和处理行业的领导者。其旗舰产品 Adobe Photoshop已成为一个动词——违背其意愿。虽然其产品一直拥有 AI 驱动的功能,如内容感知填充和神经网络滤镜,但 Firefly 代表了 Adobe 首个公开宣布的图像生成 AI。最初,测试版将与Express、Photoshop、Illustrator 和专注于营销的Adobe Experience Manager集成。

Adobe 的 Firefly 将做什么

与 DALL-E 2 和 Stable Diffusion 一样,Firefly 可以接受文本提示并将其转换为图像。然而,与这两款应用程序不同的是,Firefly 的设计旨在提供更一致的结果。Adobe 生成式 AI 和 Sensei 副总裁 Alexandru Costin 在与PopSci的视频通话中将大多数人使用的提示称为“文字汤”。例如,要获得 Stable Diffusion 的出色结果,您通常需要在提示中添加时髦词,如“4K”、“艺术站热门”、“超写实”、“数字艺术”和“超详细”。

所以,与其说“蝙蝠侠骑着踏板车”,不如说“蝙蝠侠骑着踏板车,电影级灯光,电影剧照,由克里斯·诺兰执导。”这非常取巧,但对于大多数生成式 AI 来说,这是获得良好结果的最佳方式。

Firefly 正在采取不同的方法。生成图像的整体外观和感觉由下拉菜单和按钮决定。您可以键入“蝙蝠侠骑着踏板车”,然后从各种选项中选择以调整您想要的外观。Costin 还解释说,每次选择新样式时,图像都不会重新生成,因此如果您对图像的内容满意,则不必担心更改样式会产生完全不同的内容。它的目标是更加用户友好。

“夜晚的许多萤火虫” Adobe

除了从文本提示创建新图像外,Firefly 还能生成文本效果。Costin 展示的示例(上方)是将单词“Firefly”渲染成“夜晚的许多萤火虫,散景效果”。它看起来令人印象深刻,并展示了生成式 AI 如何与其他形式的艺术和设计集成。

Firefly 的目标是不做什么

据 Costin 称,Adobe 希望负责任地使用 AI,并且在他的演示中,他直接解决了生成式 AI 的两个最重要的问题:版权问题和偏见。

版权对于生成式 AI 来说是一个特别棘手的问题。Stable Diffusion 的制造商 StabilityAI 目前正面临一群艺术家和图库图片服务 Getty Photos集体起诉,原因是其在未经许可的情况下使用他们的照片来训练 Stable Diffusion。Stable Diffusion 创建模糊的 Getty 风格徽标的示例图像尤其有说服力。

Adobe 通过在数亿张 Adobe Stock 图片以及公开许可和公共领域内容上训练 Firefly,从而避开了这些类型的版权问题。这保护了创作者免受任何潜在的版权问题,特别是如果他们打算将生成的内容用于商业目的。

这只骆驼很时髦。Adobe

同样,Costin 表示,Adobe 已通过设计 Firefly 来故意生成不同年龄、性别和种族的人的多样化图像,从而处理了其训练数据中的潜在偏见。“我们不想沿用数据中的偏见,”他说,因此他说 Adobe 已主动解决了这个问题。当然,您仍然可以提示 AI 渲染特定事物,但如果让它自行运作,应该会避免产生有偏见的结果。

虽然 Firefly 将以测试版的形式发布,但 Adobe 有着宏伟的计划。“世界将由 AI 改变,”Costin 说,而 Adobe 打算成为其中的一部分。

展望未来,Adobe 希望创作者能够使用自己的作品训练自己的 AI 模型,并且生成式 AI 能够无缝集成到其所有产品中。理论上,这将允许艺术家在 Photoshop 或 Illustrator 中直接生成他们需要的任何资产,并像处理其他图像或文本块一样处理它们。

如果您想试用 Firefly,您可以立即申请加入测试

 

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Harry Guinness

撰稿人

Harry Guinness 是一位爱尔兰自由作家兼摄影师。他一年中的大部分时间在爱尔兰和法国阿尔卑斯山之间度过。Harry 的作品发表在《纽约时报》、《流行科学》、OneZero、Human Parts、Lifehacker 等数十家媒体上。他撰写关于科技、文化、科学、效率以及它们碰撞的文章。


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