Re: [閒聊] 推特：防止AI學習繪師作品的方法
※ 引述《gundamx7812 (亞洲空幹王)》之銘言：
: 就是在作品圖中加入人類肉眼難以辨識的雜訊
: https://i.imgur.com/PBBbNRA.jpg
: Zg&s=19
: 不過回覆裡也有人說有技術可以克服雜訊問題就是了
: 延伸閱讀：如何欺騙AI
: https://youtu.be/YXy6oX1iNoA
先講結論 這沒屁用==
這根本就像是拿FGO的職階去談碧藍檔案的相剋
題目內容完全不同是在比啥
首先先貼李宏毅教授的影片
https://www.youtube.com/watch?v=xGQKhbjrFRk
https://www.youtube.com/watch?v=z-Q9ia5H2Ig
我真的覺得李弘毅教授的影片真的該列為必修
不然有些真的雲得太誇張
一般雜訊攻擊是加在""""Input"""去干擾一個已經訓練好的Model的Inference
結果這篇加在Training Data上 那是在搞笑嗎
https://youtu.be/WeHM2xpYQpw?t=1044
時間幫忙標好了
一般常見的解OverFitting的方法就是在Training Data上面加上Augmentation
常用Augment方法可以自己上網查一下就不贅述
而Adversarial Attack最簡單的對抗方式
就是在Training Data上面加上雜訊Augment來抵抗這種攻擊
所以說在Training Data上面加上雜訊根本不是攻擊他
而是幫他強化Model穩定性來對抗這種攻擊
另外推文說加個Filter就可以搞定的
實際上這種根本不需要加Filter 甚至有些時候還會在Train的時候自己加入雜訊
或者改變色階呢... 這只是幫他豐富資料而已
我直接講個真的對AI比較實際有傷的啦
我先假設Danbooru這種的Tagging是靠爬蟲爬來的
看那數量感覺不是真的人手動標得
所以你要攻擊他最簡單的方法就是畫個金髮角色然後標褐髮
畫個精靈然後標矮人
畫個中岡標山田
搞亂Tagging對他傷害才真的大
這樣在Trainging時 同一張金髮的圖片可能Tag會是金髮或者褐髮
那他就很難學說哪個才是真正的金髮
結論 : 汙染Tag比汙染圖片實際多了
AI工程師大概有超過一半的時間是在和Data Cleaning奮鬥...
--
李宏毅幾班？大金
污染tag某族群很擅長
沒錯 發一堆甲圖打上大奶tag 直接廢掉你這個AI
發蘿莉打巨乳 發巨乳打蘿莉就好了 你這個太惡毒了吧 這種不怕直接讓自己被讀者黑單嗎
李弘毅幾班？
李宏毅幾班?
原來大家都想到同個梗= =
李宏毅的課真的該列為必修 不然一堆人都對現在在講的AI有
過度的幻想==
可是都練好了 現在去弄tag也來不及了吧 更何況那邊應該
不少人在維護
對 以這議題而言 因為現在Model都已經Train好了 而已經存在的資料庫也很難被汙染 就算汙染了還能用Train好的Model去修正部分資料 所以不管做甚麼攻擊效果都還是有限的...當然這邊是說"AI上的" 直接斷金流或網頁DDOS就不在討論範圍內了
貓耳tag成帽子 大肌肌tag成蘿莉
Danbooru我不知道 不過我知道另一個Tag網站 管理員會管的
你大量亂搞被發現直接BAN IP
用強化或監督就能部分規避吧
推李弘毅老師的課，可以學到很多
李弘毅推個
這招人類在資訊政戰裡用很久啦
打上小美人魚的tag裡面畫的是黑人鯰魚算不算一種污染ta
g
推
李宏毅…. ㄐ 沒事
覺得簡單版的AI/大數據要做成通識課比較好QQ
不然看一堆路人留言我頭超痛
A恭喜 樓上你頭就繼續痛 就算做成通識一樣不會改善現況
推
李弘毅幾班?
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首Po就是在作品圖中加入人類肉眼難以辨識的雜訊 Zg&s=19 不過回覆裡也有人說有技術可以克服雜訊問題就是了![[閒聊] 推特：防止AI學習繪師作品的方法](https://i.imgur.com/PBBbNRAb.jpg "[閒聊] 推特：防止AI學習繪師作品的方法")
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如果餵給AI吃很多抽象畫 和那種顛覆邏輯、天馬行空的畫作 這樣AI是不是會越畫越奇怪 最後只能砍掉重練 大家覺得有用嗎4
先不論這到底騙不騙的了AI 增加雜訊本來就是一種增加畫面豐富度的工具 (影片連結有時間惹直接點就好 字幕用自動翻譯應該就看得懂) 讓畫面只用沒那麼複雜塗色也能有不會太單調的效果![Re: [閒聊] 推特：防止AI學習繪師作品的方法](https://img.youtube.com/vi/U0vzvHL2gZA/mqdefault.jpg "Re: [閒聊] 推特：防止AI學習繪師作品的方法")
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LE : Zg&s=19 : : 不過回覆裡也有人說有技術可以克服雜訊問題就是了 :
真的建議繪師齁 從現在開始學怎麼寫程式 怎麼寫c 至少也學個printf(hello world):吧= = 畢竟要打贏敵人 戰勝ai 要防止ai學習3
污染 tag 也沒有用, stable diffusion 的 tag 是用 CLIP ViT-L/14 圖轉文出來的 訓練過程的圖片並不需要帶 tag == 換句話說就是生圖的時候用 Danbooru 上面的 tag 去下不一定有用 因為圖轉文模型對圖片的「理解」並不是那些 tag
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[難過] 當保全的爸爸被攻擊原文更新 大家好，第一次看到這麼多人回應有點嚇到，也謝謝大家 先說結論：確定會驗傷去警察局提告，警察不處理是誤會 不好意思昨天回家爸爸已經在休息了，是看爸爸翻拍監視器畫面影片+聽家人轉達，警察 狀況有誤解，![[難過] 當保全的爸爸被攻擊](https://i.imgur.com/ptQzhCMb.jpg "[難過] 當保全的爸爸被攻擊")
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Re: [討論] 跑實驗數據要跑多次取平均嗎路過看到這篇 自己剛好有參與過幾篇ML相關PAPER 來隨手回一下 想到啥就打啥可能有點亂 另外有錯也麻煩推文講一下我再修改 以下只講正規作法 先不討論一些偷雞做法 首先 實驗的目的就是為了證明自己的架構/做法比別人更好 那實驗重點就是要用嚴謹的方式來證明這一點
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