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  • 用語集

AI画像生成・生成系AI 問題まとめwiki

用語集

最終更新:2023年04月14日 19:37

匿名ユーザー

949 view
だれでも歓迎! 編集
  • 英数字
    • AIbro(エーアイ・ブロ)
    • AI絵師
    • AI学習禁止
    • AIが止まらない
    • AIグラビア、AIコスプレイヤー
    • AI術師
    • ArtStation
    • Bing AI
    • CivitAI
    • Danbooru
    • Emad Mostaque
    • Chat GPT
    • Glaze (グレイズ)
    • Hive
    • i2i (img2img)
    • i2t2i
    • LAION-5B
    • LoRA
    • Mid
    • NAI
    • t2i(text2img)
    • SD
  • あ行
    • 赤旗法
    • アナログからデジタルになった時と同じ
    • ウマシコ問題
    • エコーチェンバー
    • お絵描きばりぐっどくん
    • お気持ち
    • 驚き屋 (プロ驚き屋)
    • オプトイン
  • か行
    • 海外に遅れる
    • 学習
    • 過学習
    • 勝ち筋
    • 既得権益
    • 技術者
    • ゲームエンド
    • 合法
  • さ行
    • 自作発言
    • 情報商材、商材屋
    • 集中学習
    • 新著作権
  • た行
    • 著作権ロンダリング
    • 手描き
    • データセット
    • トレパク
  • な行
  • は行
    • 廃業です
    • プロンプト
    • プロンプトエンジニア
    • 法の不遡及(ふそきゅう)
    • ポン出し
  • ま行
    • 魔女狩り
    • マスピ顔 (マスターピース顔)
    • 無限の猿定理
    • もうこの流れは止められない
  • や行
  • ら行
    • ラッダイト運動
    • ローカル
  • わ行

英数字

AIbro(エーアイ・ブロ)

平たく言えばAI愛好家のこと。
broはbrotherの省略で「仲間」のような意味。日本風に訳せば「AIニキ」だろうか。
一方で、AI反対の文脈では「AIに媚びてる野郎」くらいの侮蔑的な意味を含む。

AI絵師

画像生成AI利用者のこと。かつてはAI絵師を自称していたが、「絵を描いていないクセに絵師とはなんだ」という批判が2023年初頭から叫ばれるようになり、現在はAI術師を自称する人間も多い。

AI学習禁止

2022年8月末のmimic(ミミック)炎上を受けて、Twitter上で多くのイラスト投稿者がAI学習禁止をプロフィールに掲載した。
しかし、Danbooruの無断転載+タグ付けを既に学習されていたり、StableDiffusionのデータセットは既に作成されていたため「AI学習禁止」の効力は皆無といってもいい。
後の2022年12月に特定作家集中学習・追加学習の手段となったLoRAでは、「AI学習禁止」を記載しているイラストレーターのLoRAも作成された。

AIが止まらない

画像生成AI利用者がジョークとしてしばしば使用するフレーズ。
元ネタは赤松健氏の漫画「A・Iが止まらない!」

AIグラビア、AIコスプレイヤー

リアル女性系生成モデルを使用して作られたグラビア画像や、その画像にキャラクターLoRAを適用してコスプレイヤーのような女性を生成した画像のこと。
実在のモデルやコスレイヤーや女優をファインチューニング元としているため
肖像権の侵害の恐れ、もしくはAI版アイコラのようなものではないかと懸念されている。

AI術師

AI絵師の別称。現在はこちらを自称する人間も多い。
ここで言う「術」とはプロンプトのことを指す。

  • Anything (any)

ArtStation

世界中のアーティストが作品を投稿するアート系のSNS。沢山の投稿作品がAI画像生成のデータセットに学習された。
フォトリアル調やシネマティック調のビジュアルの出どころである。多くのアーティストがArtStation上で「No AI」運動を行った。
初期(2022年夏)のMid Journey注目の中、日本以外の国でAI画像生成の倫理がいち早く問題視された理由のひとつ。

Bing AI

Microsoftが検索エンジンBingに搭載したチャットサービス。

CivitAI

AI関係の無法地帯アップロード&コミュニティサイト。LoRAやCheckpoint(モデル)が投稿され、シェアされている。
実在人物の写真を集中的に学習したLoRAや、特定イラストレーターの絵柄を学習したLoRAなどが無数にダウンロードされている。
「AIコスプレイヤー」の件で話題になった実写系モデル「Chilloutmix」はポルノなどの観点から、
注目の最中にモデル作成者自ら公開を取り下げたが、その後CivitAIが同モデルの管理をすることになった。「Chilloutmix」はCivitAI内1位の投稿である。

  • ControlNet

Danbooru

英語圏の無断転載サイト。pixivなどで見つけたインターネット上のイラストを収集され、「1girl」「white hair」など細かいタグ付けがされている。
このタグ付けのデータベース性に目をつけられ、Danbooru内の画像とタグがAI画像生成のデータベースとして多く学習された。NovelAI DiffusionやWaifu Diffusionなどに影響を多く与えた。
また、AI生成画像のみを収集の対象とした「AIBooru」というサイトを存在する。AI→AI→AIという学習の輪廻を避けるために作られたサイトではないか懸念されている。

  • DreamBooth

Emad Mostaque

Stable Diffusionを開発した張本人でStability AI.社のCEOでバングラデシュ出身。
BBCのインタビューで「イラストやデザインの仕事は、とても退屈な仕事だ。芸術的であるかどうかではなく、あなたは道具なのだ」と発言したことで、クリエイターへの価値観を疑問視されている。

Emadのインタビュー記事
https://www.itmedia.co.jp/news/articles/2210/26/news183.html

Chat GPT

非営利団体OpenAIがマイクロソフトの出資を受けて開発されたGPT-3.5ベースのチャットボットである。
2021年までのネット情報をベースとしており、GPTの仕様上、不正確な答えが出やすいため、過信は禁物。
GPT-4ベースのChatGPT Plusもリリースされている。個人情報の搾取やソースコードの盗用が社会問題となっており、イタリアでは3月30日に使用禁止された。
4月10日、サム・アルトマンCEOが来日し首相官邸にて会見。日本にchatGPT研究開発拠点の開設を検討していることを明らかにした。

Glaze (グレイズ)

AIの学習からイラストを保護するためのツールのこと。
イラストに「摂動」というノイズを付加させることにより、AIに学習されにくくする。
AIによる学習を疑問視しているイラストレーターの中には使用している者も多い。

Hive

米国のAI企業のこと。またはHive社が公開しているAI検出AIのことを指す。
画像をアップロードするだけでそのイラストが手で描かれたものか、AIによって生成されたものかを見分けることが可能。
skebがAIイラストによる規約違反を取り締まるために導入したことが話題となった。
しかしその精度についてはやや疑問視されており、これからの進化が待たれる。

  • Hugging Face

i2i (img2img)

image to imageの略。画像生成の際、ベースになる画像を指定して生成を行うこと。
ラフ画像などを読み込ませればt2iに比べて格段に狙った構図の画像が出やすくなるが、設定によっては元画像にかなり似た画像が出てくるため、著作権侵害の可能性を孕む危険な技術でもある。
詳細→img2imgによる新手のトレパク被害

i2t2i

Image to text to imageの略称。i2iとは異なるプロセスを持つが結果的に「脱法i2i」のようになっている。
画像からテキスト(プロンプト)に変換し、そのテキスト(プロンプト)を更に画像に変換する行為。
かみ砕いて説明すると、明確に他者の作品をそのままスキャンして、その作品の構成要素を細かく緻密にプロンプトへ分解し、それを再構成してAI生成させることで、類似したデザインや表現を流用し画像生成する行為。i2iよりも悪質性が高い脱獄手段になっている。

Midjourneyには画像をアップロードすると、作品を解析し構成要素を詳細かつ緻密にプロンプトに起こす機能が実装されている。そのプロンプトで所定の画像生成AIツールでイラストを生成し行われる。
これを広めた生成AI情報を扱うインフルエンサーにより、
「特定の作家名や版権キャラの名前を入れなくても、似たような作品を作れる!違法性が無い!全く悪く無い革新的な良いテクニック!」かのように紹介され、他人の作品を直接に解析に投入する行為を無理に正当化している。つまり、新しい作品を投稿する度に、他の人がその絵を解析に走らせ、類似作品を投稿、量産することが可能になる。作品に込められた創作的寄与は薄い上に、他人の著作物に込められた思想や表現を解析し横流ししているが、i2iのように誰が見ても明確過ぎる類似性を指摘し辛いため、かなり悪質度が高い。

LAION-5B

ドイツの非営利機関LAIONがStability AI社の出資を受けて作られた大型データセットで、インターネット上から画像58億枚を無差別に集めて作られた。
個人の画像から世界中のイラスト作品、日本のアニメ作品、商業マンガ原稿、個人の医療記録、戦争写真、児童に関わるセンシティブな写真まで含まれていることが問題視されている。

LoRA

ベースモデルに追加の学習内容を付与するもの。イラストレーター・漫画家など作家の作品やメディア作品の絵柄再現、キャラデザ再現が問題になっている。
2022年年末にローカルStable Diffusion環境が広まってから登場した。詳細→LoRAによる個人や作品の無断学習問題
追加学習関連用語としてLoCon、Dreamboothも挙げられる。

Mid

Mid Journeyの略称→主要なAI画像生成サービス
Niji Journeyも「Niji」「にじ」という風に略して呼ばれることがある。

NAI

Novel AIの略称→主要なAI画像生成サービス

  • No AI

t2i(text2img)

text to imageの略。プロンプトというテキストの指示文を使ってAI画像生成を行うこと。img2imgと対比して使われることが多い。
AI画像生成ツールによっては日本語の指示文も受け付ける。また、単語の羅列じゃなく文章でも出力が可能である。

  • OpenAI

SD

Stable Diffusionの略称。Stability AI開発。「SDローカル」などという風に略して呼ばれることが多い。→主要なAI画像生成サービス

あ行

赤旗法

19世紀後半にイギリスで制定された法律。正式にはLocomotive Actであり、特に1865年に改正されたものを「赤旗法」と呼ぶ。
具体的には以下。
  • 車両の前方60ヤード(54m)以上離れたところに赤旗を掲げた男が歩き、車両の接近を知らせなければならない。
  • 路上ではいかなる目的であっても汽笛を鳴らしてはいけない。
  • 周囲の馬車の乗員や歩行者が車両の停止を求めて手を挙げた場合、即座に応じなければならない。
  • 時速4マイル(時速6.4km)を超えてはいけない。街中では時速2マイルまで。
現代からすれば荒唐無稽な内容であるが、馬車や鉄道などの既得権益を保護するために制定されたものであり、
後にイギリスの自動車産業がドイツやフランスに遅れを取る原因になったと見る向きがある。
(ただし、当時の自動車は蒸気機関で動いており非常に重量があったことにも留意が必要)

アナログからデジタルになった時と同じ

画像生成AI利用者がよく使用する台詞。
絵の流行の主流がアナログからデジタルになった時と同じで、これからは絵を描く仕事はAIを利用したものに置き換えられるのだと言う主張。
しかしAIは学習元の存在が問題とされており、この主張は的外れである。


ウマシコ問題

別名「AIウマシコ問題」。
規約違反となるウマ娘の成人向けAIイラストがプラットフォームに大量に投稿されたことに端を発した問題の総称のこと。
pixivFANBOXやpatreonなどのコミッションサービスでAIイラストの売買が行われており、yahooオークションでプレイマットを販売する画像生成AI使用者も存在する。
ウマ娘は馬主との協調の下に成り立っているコンテンツである為、違反行為を容易とするAIの在り方についてファンから問題を指摘されている。

その問題の大きさからか、pixiv百科事典にも記事が存在する。
https://dic.pixiv.net/a/AI%E3%82%A6%E3%83%9E%E3%82%B7%E3%82%B3%E5%95%8F%E9%A1%8C
ウマ娘プリティーダービーの二次創作ガイドライン
https://umamusume.jp/derivativework_guidelines/
本wiki内の記事はこちら
→pixivウマエロアカウント停止騒動

エコーチェンバー

SNSを利用する際、自分と似た興味関心を持つユーザーをフォローしていく結果、意見をSNSで発信すると自分と似た意見が返ってくる・同意を得られる・賛同されるという状況を、閉じた小部屋で音が反響する物理現象にたとえたものである。画像生成AIを取り巻く論争の中でしばしば使用される言葉。略してエコチェン。

お絵描きばりぐっどくん

「stable diffusion」を使用してAI自動画像生成LINEアプリケーションのこと。1日に生成できる画像は10枚。
日本の幅広い層に普及している画像生成AIである。

お気持ち

画像生成AI利用者が高頻度で使用するフレーズのこと。
主に画像生成AIの問題点を指摘する人間が現れた場合に用いられる。
使用例は「絵師のお気持ちで技術が潰される」「お気持ち表明してて草生える」など。
現在の画像生成AIは既存の法律では考慮されていなかった事態であり(エビデンス:山田太郎議員の開示)、現在の画像生成AIは合法ではなく無法であるとする主張が規制派の中では主である。そのため、倫理的問題や権利侵害を主張しても法で裁けないため、尊厳に基づく心情的な訴えになりがちで、他者の著作物を盗む(無断学習)AI推進派からは、その批判は「お気持ちだ」と侮辱されてしまう。

驚き屋 (プロ驚き屋)

SNSなどで、新しく登場した技術などに対し「すごい!やばい!廃業です 参った」などと驚くことを生業としている人のこと。
基本的に情報の真偽や違法性を確認せず「すごい技術」という側面だけを強調するためバズりやすくタチが悪い。
純粋に驚いているならまだかわいいが、開発者自身のマッチポンプであったり、情報商材や詐欺への誘導が目的のこともあるため鵜呑みにするのは危険である。

オプトイン

何らかのサービスにてユーザーの情報が利用される際、ユーザーに利用の許可を求める形式のことを「オプトイン」と呼ぶ。
反対に、利用されたくないときに拒否するアクションが必要な形式は「オプトアウト」。

2023/1/28、Stability AI 日本公式より、Stable Diffusionからのオプトアウトの方法についての動画が投稿される。オプトアウト処理をした画像についてはStable Diffusionの学習素材にされることを防げる、ということである。
しかしながら、画像生成AIは使用にあたって画像を追加学習させることができるため、オプトアウトの意味は薄いと言わざるを得ないのが現状である。
https://twitter.com/StabilityAI_JP/status/1619294164491055104

か行

海外に遅れる

画像生成AIが注目を浴び始めたころ、利用者や推進派がよく使っていたフレーズ。
海外諸国にてAIに規制をかける動きが進むにつれてあまり見なくなった。
現在、日本は先進国の中でいちにを争うほどAI推進国家であり、各国で生成AIに対する様々な懸念や規制が考慮される中、日本政府は「世界がひるんでいる間に(AIを推進する)政策を進めていく」と主張しており、矛盾した結果となっている。

学習

生成AI問題おいて「学習」という言葉は随所で議論の争点に挙がる。
とりわけ、人の学習とAIの学習の違いの定義や認識の違いの論点が主である。
AI推進派からは、「人間だって他者のイラストから学習しているのだから、画像生成AIだって同じだ!」という、画像生成AIを正当化するための言い訳として扱われ、画像生成AIを問題視する側からしてみれば、その主張は間違っているとする意見が多く、「無断学習」という倫理的かつ権利的な問題点を理由として論争が起きる。

過学習

AIとしての意味は「機械学習を行う際に学習データとAIがあまりに適合しすぎて正確な結果が出なくなる」現象のこと。
AIイラストでは、プロンプトに対して学習元が偏りすぎた結果、学習元と特徴が瓜二つな画像を生成してしまう事がある。
そういった画像を公開した場合、著作権侵害・商標権侵害の恐れがある。

勝ち筋

2023/3/23、自民党内で開かれた「AIの進化と実装に関するPT」を受けての赤松健氏のツイートにて使われたフレーズ。
https://twitter.com/KenAkamatsu/status/1638888405026340864
「また日本の漫画アニメ文化には世界的な需用があり、これに著作権法30条の4がある以上、勝ち筋はこの方面からだろうという意見でも一致した。」とのこと。
日本のAI技術を海外レベルまで成長するための目処のことだろうが、どの国にどの数字でどれくらい勝つのかなど具体的な定義は示されていない。

既得権益

本来は特定の個人や団体が所持している権益のことを指すが、画像生成AI利用者は「絵を描く能力」自体が既得権益だと主張し、これらを開放することが技術の民主化につながると主張することがある。

技術者

AIの開発者は必然的に技術者であるためAIに反対する文脈の中では敵視されてしまうことが多い。
技術者の中には過激な、AIのためにアーティストに対し犠牲を強いるような発言をするものもいるため、ヘイトが向きやすくなってしまった。
なお、当たり前だが技術者は一枚岩ではなく、AIだけを見ても様々な意見を持つものが存在する。
「技術者だから」というだけで敵視するのはもってのほかである。

ゲームエンド

AI推進派の技術屋や画像生成AI利用者がしばしば使うフレーズ。「はい、ゲームエンドです。」「これはゲームエンドですね」というふうに使われる。
はっきりした定義はないが見る限り「すごい技術が出ました、これであなたがたも遂に失業ですね」のような意味で使われているようだ。他人の不幸や嫌がる事態を喜ぶように使われる事も多い。
彼らは次に奪われる仕事が自分のそれであるとまだ知らない…。

類語として「ゲームチェンジ」があり、現実世界をゲームと比喩して、生成AIによって流れが大きく変わった事を「ゲームチェンジ!」や「これはゲームチェンジャーだ!」と揶揄する。

合法

画像生成AI利用者が鳴き声のような頻度で使用する単語のこと。
著作権法第30条の4を根拠に主張している者が多いが、現段階で合法とされているのは研究を目的とした学習までであり、生成物に対して定めたものではないことが山田太郎議員の答弁で明らかになった。
また、生成物については現段階でも著作権(複製権、翻案権、同一性保持権など)、肖像権と言ったあらゆる権利に抵触している恐れがあるため、必ずしも合法とは言えない。

さ行

自作発言

無断転載されたイラストや画像生成AIで加工されたイラストを自分が作ったものだと主張すること。
画像生成AIが登場してからはi2iによる被害が深刻な事態を招いている。

情報商材、商材屋

noteやFANBOXの記事代、YouTubeの再生収益、BOOTHの教材系PDF商品、メールマガジン、ブログのアフィリエイト、NFTなどで収益を得る人のこと。
驚き屋との兼業者が多い。AI画像生成は商材屋に目をつけられ、生成テクニックやプロンプトテクニックなどを有料で販売する人が続々と見られた。

集中学習

主に特定の作家の絵柄に絞ってLoRAやモデルを作成することを指す。
基本的には作成のハードルの低さからLoRAに対して使われる言葉だが、作家集中学習モデルも存在する。
CivitAIやHugging Faceで人気の「Pastelmix」というモデルは特定個人の作家の絵柄を狙い撃ちで学習したという疑念がある。
一度集中学習モデルを作られてしまうと、モデルマージを繰り返し派生してしまう。「Pastelmix」の派生の数々の一例が「Defmix」「refmix」など。

新著作権

AIの生成物に付与されるかもしれない「新しい著作権」のこと。

日本において現段階では未確定だが、日本政府の生成AIについて今後の活用やガイドラインを議論するチームにおいて、画像生成AIの生成物に対して、「新著作権」なる権利を立法するかが議論されている。
もしこれが正式に通った場合、画像生成AIにおける被害が加速する可能性もあるため動向が注目されている。
https://twitter.com/Jun1CanDo/status/1644125509314547717?s=20


た行

著作権ロンダリング

他者の著作物を、画像生成AIを通し類似した別の作品にすることで、本来元の権利保有者が持つべき著作権をロンダリング(洗濯する)行為の事。
かみ砕いて説明すると、他人の持つ著作権を自分のものに置き換える行為の比喩である。
画像生成AI問題において、特に問題視さている。
この用語が用いられる対象は多岐にわたり、「画像生成AIから出力された全ての画像は、世界中から数十億枚の著作物を用いて生成されているから、全て著作権ロンダリングだ」とされたり、「i2iなどの直接的な盗作手段を取った場合、元作品から著作権ロンダリングしている」と問題視されたりする。

これが行われることで、クリエイターが作品を制作した後すぐに他者によりスキャンされて、自分が作った作品が他人のオリジナル扱いされ売られても、著作権ロンダリングされているため明確な罪に問いづらい事態が起きる可能性がある。

手描き

AIを使用せず手でイラストを描いているイラストレーターのこと。または手で描かれたイラストのこと。
AIイラストとの区別をつけるために頻出するようになったレトロニムの一つ。

データセット

機械学習モデルの構築を目的に集められた学習用のまとまったデータの総称のこと。
画像、音声、文章などあらゆる分野のものが存在し、違法性を指摘されている物もある。

トレパク

トレパクとは、他人の著作物を、作品の上からなぞるように描く(トレース)行為をして、剽窃(パクった)した行為の略称である。
画像生成AI問題においては、実際に生成AIが作品をトレースして制作しているわけではないが、結果的にトレパクされた作品と似たような、類似した作品が出力されるケースも多いため、「AIイラストはトレパクのようなものだ」と例える人も少なくない。
また、別項目で説明されている「i2i (image to image)」を用いることで、実質的にトレパクのような手段で作品を高い依拠性を維持したまま摸倣する行為が可能であるため、特に「トレパクだ」と比喩されるケースが多い。

な行


は行

廃業です

画像生成AI利用者の決め台詞、または現役イラストレーターが画像生成AIの現状を見て嘆き悲しんだ際に発する台詞。

プロンプト

画像生成AIにおいて、「どんな画像を生成してほしいか」をAIに伝えるための命令文のこと。逆に、してほしくないことを伝える命令文を「ネガティブプロンプト」と呼ぶ。
例えば、女の子を出力してほしい場合は「girl」「woman」などの単語を命令する必要がある。
別名「呪文」。これにちなんで、AI絵師のことを「AI術師」と呼ぶものもいる。

プロンプトエンジニア

画像生成AI利用者が自称する職種の一つ。
米著作権局はプロンプトがどれだけ長くても創造性の関与が認められないため、著作権保護の対象にならないと主張している。

法の不遡及(ふそきゅう)

法の不遡及とは、新しい法令の制定の際に、施行時以前に遡って適用されることはないという原則のことを指す。
画像生成AI利用者の中には、法の不遡及と著作権法30条の4を盾にしてあらゆる知的財産を侵害している者も多いが、生成物の違法性については現在の法律でも対応することが可能なため、あまりにも悪質な手段で画像生成AIを利用した場合には、後から権利者に提訴される可能性があることを留意しなければならない。

ポン出し

AIで生成した画像を、修正を加えずそのまま公開すること。

ま行

魔女狩り

画像生成AI利用者が多用するフレーズ。
画像生成AI利用者がAIイラストを手描きと偽ったり、イラストレーターがAI生成物の加工であることを明かさずにイラストを投稿したときに、AI生成物であることを指摘する際の揶揄としてたびたび使用される。

マスピ顔 (マスターピース顔)

NovelAIなど美少女系イラストの出力が得意なAIにて、プロンプトに「masterpiece」と記述すると流行に沿ったある程度整った顔が安定して出力される。この顔を「マスピ顔」と呼ぶ。
簡単にウケる絵柄の画像が作れるため一気に普及したが、それ故にどのAIイラストも同じような顔をしているという事態に陥ってしまった。
今では蔑称として使われることがほとんど。

無限の猿定理

猿が適当にキーボードを打ったとしても、充分に長い時間を描ければ偶然シェイクスピアの戯曲と同じ文章が完成してしまう確率は0ではない…という思考実験。
イラスト界隈において、トレパクなど盗作疑惑が持ち上がったときに「偶然似てしまう確率はゼロではない」と主張するものが時折現れる。
AI生成物は数が多いから既存の絵に似るのも仕方ないよね…

もうこの流れは止められない

画像生成AI利用者が文末に添えるフレーズ。
AIは進化し続けるため規制をしても無駄だという主張だが、それは無法地帯を許容すると言っているのと同義である。
このフレーズを使用する者は、自分たちもいずれ職を奪われたり、AIの学習の対象になる可能性を想像できていない人間が多い。

  • モデル
 リークモデル
 マージモデル
  • 珍しく日本が勝つチャンス

や行

ら行

ラッダイト運動

19世紀のイギリスで起こった機械破壊運動。
ラッダイト運動 Wikipedia
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%A9%E3%83%83%E3%83%80%E3%82%A4%E3%83%88%E9%81%8B%E5%8B%95
ラッダイト運動コラム 国土交通省
https://www.mlit.go.jp/hakusyo/mlit/h28/hakusho/h29/html/n1131c02.html

産業革命により工業の機械化が普及する中で、仕事を奪われるという恐れや、機械こそが労働者の酷使等の労働環境悪化を生んだと考えた労働者が建築物・工業機械を破壊してまわった。
現代においてもハイテクに職を奪われることを懸念した労働者が開発を阻止することがあり、それらはネオ・ラッダイトと呼ばれる。
画像生成AIの文脈においても、職を奪われることを避けるためにイラストレーター・アーティストが積極的に画像生成AIの発展を妨げようとしている、と考えるものがいる。

ローカル

WEB上のAI画像生成サービスを使って生成するのではなく、自分のPCの中にローカル環境を構築してAI画像生成を行うこと。
Stable Diffusionがオープンソース化した2022年8月末からローカル環境を実装するためのシステムが開発され、同年秋に広まり始めた。
サブスク型のWEB上のAI画像生成サービスと違い導入費用や固定費用がかからないこと、NSFW方面を始め拡張性が高いことから、
NovelAIでAI画像生成に興味を持ったユーザーがNovelAIのモデルデータハッキングリーク後にローカル環境に手を出し始めた。
ローカル環境の動作には高いPCスペック(特にGPU)が必要とされているが、Google Colabを用いてクラウドでローカル環境を始める生成者もいる。
web-uiという、ブラウザからローカルIPにアクセスしてStable DiffusionのUIを使って生成する手段が主流。
ローカル環境の作家集中学習モデルや追加学習「LoRA」などが問題もなっている。

わ行

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