原作者:Shritama Saha，以DeFi的方式编译。
生成式AI的出现，就像你身边有了一个个人创意天才。凭借其分析模式和基于模式开发新内容的出色能力，生成式AI可以创造一切，从令人惊叹的数字艺术到原创音乐作品、人类文本等等。
然而，生成性AI的酷也带来了AI艺术中盗版和版权侵权的复杂问题，尽管如此，在过去的两年中，这一细分市场出现了惊人的增长。
在一次专访中，OpenCV首席执行官Satya Mallick博士告诉Analytics India杂志，他认为生成式AI的最大突破是大型语言模型或基本模型的开发，并指出Transformer模型，如用于视觉转换的模型，是该领域的一项重大创新。
根据Mallick的说法，生成AI的下一步是多输入和多媒体输出。换句话说，多模型方法。
微软最近推出了名为Koos-1的多模型大型语言模型(MLLM)。人工智能研究工作室Alethea。AI推出了CharacterGPT，可以从文本生成字符。两年前，谷歌人工智能还发布了壁画:跨语言的多模态、多任务表示模型，用于图像-文本匹配。它部署了应用于图像-文本对的多任务学习，并组合了覆盖100多种语言的翻译对。
然而，马利克说，“它有两个基本限制，包括可以获得多少数据——是否有任何方法避免需要注释数据和缺乏计算能力——尽管预计未来会增加。”
Mallick是IIT-卡拉格普尔的校友，也是加州计算机视觉公司Big Vision的创始人。早在2006年，当没有人真正理解人工智能或其巨大潜力的时候，Mallick就与人联合创立了TAAZ，这是一家为美容和时尚行业创造视觉和学习解决方案的计算机视觉公司。
OpenCV是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，由Intel于1999年创立。Gray Bradsky是英特尔的前计算机视觉工程师，他与主要来自俄罗斯的工程师团队一起开发了该产品。他在英特尔工作时开发了OpenCV的第一个版本。2002年，他们发布了该软件的0.9开源版本。
该公司最近推出了两门新课程，作为其Kickstarter活动的一部分，涉及如何使用人工智能高效地创作艺术。第一门课程《面向所有人的AI艺术生成》不需要任何AI或编程背景，第二门课程《高级AI艺术生成》需要基础编程知识。
版权和知识产权问题AI产生的艺术有能力彻底改变艺术世界，探索未开发的可能性。然而，它也带来了盗版和侵犯版权的复杂挑战，引起了人们对所有权和知识产权的关注。
最近，Midjourney和Stability AI等图像生成平台因使用艺术家的作品训练其AI生成算法而被起诉，这激怒了艺术家社区。与此同时，Shutterstock通过推出自己的人工智能工具，采取了更负责任的立场。与Getty Images形成鲜明对比的是，Getty Images禁止在AI艺术作品的生成中使用其照片。
Mallick博士比较了YouTube的早期和版权威胁的现状。他说，类似于YouTube的解决方案，由谷歌这样的大公司参与，协商交易，并向版权所有者付款，可以在这里发挥作用。
ChatGPT和DALL。EOpenAI的热门聊天机器人ChatGPT在不到三个月的时间里获得了超过1亿的用户，使其家喻户晓。截至2023年2月，ChatGPT日访问量超过2500万次。但与ChatGPT相比，文本-图像模型(如OpenAI的DALL-E或StabilityAI的stability Diffusion)的采用率有明显差距。
Mallick解释说，ChatGPT的采用率如此之高的一个主要原因是，无论你是程序员、作家还是社交媒体经理，写作能力都是每份工作所需的主要技能。在OpenAI和贝恩的帮助下，就连可口可乐也在使用生成式AI进行营销。
“小学教的三个主要技能是阅读、写作和算术，而不是美术或摄影，因为这些都是高级技能。此外，在文本上训练NLP模型更容易，因为其计算强度低于图像数据。”
此外，随着研究人员结合不同的技术和方法，生成性AI正在巩固并变得更加复杂。通过利用NLP和计算机视觉，稳定扩散模型代表了生成性人工智能向前迈出的重要一步。
传统的生成模型，如生成拮抗网络(GAN)，由于缺乏语言概念，理解世界的能力有限。尽管GAN可以创建逼真的图像，但它们需要用特定的数据集进行训练，如人脸或猫的图像。
相比之下，稳定扩散模型使用从文本数据中获得的知识来理解单词如何聚集在一起并与世界相关联。这使他们能够在不依赖特定数据集的情况下生成更加复杂和多变的图像。
他说，“稳定扩散模型是生成式AI的一个重大进步，正是因为它不依赖于监督学习。通过使用从无监督学习中获得的知识，这些模型可以生成复杂多样的图像，而无需手动标记数据，从而使它们更加灵活。”
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