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大型擴(kuò)散模型,如DALL-E2和StableDiffusion,因其生成高質(zhì)量、逼真的圖像以及執(zhí)行各種圖像合成和編輯任務(wù)的能力受到認(rèn)可。人們對用戶友好的生成式AI模型的潛在濫用也越來越擔(dān)憂,這些模型可能會導(dǎo)致不適當(dāng)或有害的數(shù)字內(nèi)容的創(chuàng)建。不恰當(dāng)?shù)匦薷牡膱D片可能被用于敲詐勒索,從在更大的范圍內(nèi)造成重大的財務(wù)影響。
Dall-E和穩(wěn)定擴(kuò)散僅僅是開始。隨著生成式人工智能系統(tǒng)的激增,以及各公司努力將自己的產(chǎn)品與競爭對手的產(chǎn)品區(qū)分開來,互聯(lián)網(wǎng)上的聊天機(jī)器人正在獲得編輯圖像以及創(chuàng)建圖像的能力,其中Shutterstock和Adobe等公司處于領(lǐng)先地位。解決這個問題需要模型開發(fā)者、社交媒體平臺和政策制定者共同努力,提供一個全面的防御未經(jīng)授權(quán)的圖像篡改的解決方案。