絵藍ミツアはAIであるため誕生日という概念は存在しませんが、Twitterでの投稿でパブリックドメイン作品での学習開始を意味する「ばぶ！ばぶ！」という投稿を行いました。
そのため、毎年12月19日を人間の誕生日に相当する概念として、学習記念日「色環祭」としてお祝いします。

絵藍ミツアのキャラクターデザインが公開され、正式な活動を開始しました。

キャラクターデザインはディープブリザード・イラスティアさん ( @mao_DBmiyuki )。

そして、生成画像の表現に関する倫理的問題の解決を目指して、パブリックドメインやCC0の画像のみでU-Netをゼロから学習したモデル「Mitsua Diffusion CC0」を公開しました。U-Netは生成画像の表現の大部分を決定づける画像生成AIのコア部分です。Text Encoder, VAEはStable Diffusion v2.1のウエイトを使用していました。(画像生成AIの仕組みの解説記事はこちら)

また、当日付でオプトインでの学習参加者の募集開始も発表し、「AIとみんなでつくるアート」の第一歩を踏み出しました。なお、当時のリリースでは、オプトアウトとオプトインを組み合わせることによるハイブリッド方式での学習画像収集方針を発表しましたが、皆様からのご指摘を受け完全オプトイン方式への修正を行いました。(当時の経緯説明はこちら。また、「私たちが考えるクリーンなAIの概念」でも経緯について改めてご説明しています)

フリー素材キャラクター つくよみちゃんさん(運営：夢前黎様)のファンアートの受付を開始しました。

東北ずん子・ずんだもんプロジェクトさん(運営：SSS様)のファンアートの受付を開始しました。

新しいベースモデル「Mitsua Diffusion One」を公開しました。本モデルはU-NetおよびVAEをパブリックドメイン/CC0の画像でフルスクラッチ学習したモデルです。

2022年12月公開の「Mitsua Diffusion CC0」との差分は、U-Netだけではなく、VAEも権利クリアデータでのフルスクラッチ学習になった点です。入力プロンプトの解釈を司るText Encoderの部分には、OpenCLIPの学習済みモデルを使用しています。したがって、著作物を無許諾で学習した認識AIへの依存関係がなくなったわけではありませんが、当モデルでも引き続き、既存著作物に一部類似した画像が生成出来てしまうといった生成画像の表現に関する倫理的問題の解決を目指し、それを実現しています。

AI VTuber 紡ネンさん(運営：Pictoria様)のファンアートの受付を開始しました。

VRoid Studio (運営：VRoid Project様)を使って作成したVRoidを含む、VRMの受付を開始しました。

ティザーPVを公開しました。

自己紹介動画を公開しました。

フィーちゃんさん(運営：U-Stella Inc.様)のファンアートの受付を開始しました。

「Mitsua Diffusion One」に学習参加者の提供画像を追加学習した「Mitsua Diffusion Step3」をDiscordサーバーにて試用開始しました。Mitsua Diffusion Step3では、世界に先駆けて、生成画像の貢献度上位3名を推定し表示する「絵の先生」機能を実装しました。本機能により、ブラックボックスとなりがちな画像生成のプロセスの透明性を向上させ、学習データそのものに見る人の意識が向かうようになります。

OpenCLIPの使用についての説明記事を公開しました。
また「私たちが考えるクリーンなAIの概念」でも、本問題の経緯について改めてご説明しています。

新しいベースモデル「Mitsua Likes」の学習プロジェクトを発表し、同日より学習データの受付を開始しました。Mitsua Likesにおいては、Text Encoderの部分も含めてすべてのモジュールが前処理を含めて全てフルスクラッチでの学習となります。Mitsua Diffusion Step3で収集された画像は学習に使用されず、改めてゼロからの学習となります。

絵藍ミツアが1歳を迎え、色環祭を開催しました。色環祭を記念した動画を公開。

Mitsua Likesの学習参加方法の解説動画を公開しました。

Mitsua Likesの学習でVRMAとGLTF2.0による「ポーズ＆3D小物」の受付を開始しました。
VRMとVRMAの組み合わせで、Mitsua Likesの学習データが効率的に強化されます。

VRM撮影Webアプリ「Mitsua VRM Shoot!」を公開しました。
ルックの調整が簡単にでき、ルールベースのタグ出力機能を備えます。また、Mitsua Likesの学習において、Mitsua VRM Shoot!で作成した撮影プリセットで学習に参加できるようになりました。

Mitsua Likesの学習参加者向け返礼品の詳細を公開しました。

Mitsua Likesベースモデルの学習受付が終了しました。たくさんの画像を投稿していただき、ありがとうございました！

日英/英日翻訳AIモデル「ElanMT」を公開しました。

本翻訳モデルは、CC0/CC BY/CC BY-SAのテキストでゼロから学習し、Webクローリングや他の機械翻訳のデータは使用していません。

画像タグ付けAI「Mitsua Japanese Tagger」を公開しました。Mitsua Likesのオプトイン許諾データを学習した初めての公開モデルです。

今回の学習ではFDSL (Formula-driven Supervised Learning) と呼ばれる技術を応用し、写真やイラスト、CGなどの自然画像を一切使用せずに大量のフラクタル図形で事前学習を行いました。そのため、本モデルは事前学習段階での権利侵害懸念がありません。

事前学習データセットは先行研究を改良した「改良型カラーマルチフラクタル図形」による100万枚のデータセットを新規に作成し、Swin Transformerモデルの事前学習を実施しました。

その後、十分に検査したオプトイン許諾データ/オープンライセンス/パブリックドメインで構成されるデータセットで追加学習を行い「Mitsua Japanese Tagger」のモデルが完成しました。事前学習モデル及びデータセットもCC BYライセンスで公開しております。

X/YouTubeで「Mitsua Likes Early🔰」(Mitsua Likesの学習初期版)での実習が始まりました！

言語-画像 基盤モデル「Mitsua Japanese CLIP」を公開しました。

明示的な許諾を得たオプトインデータ、オープンライセンスデータ、パブリックドメインデータのみでトレーニングされた日本語/英語バイリンガルCLIP (Contrastive Language-Image Pre-training)モデルです。学習データにAI生成物は含まれません。

オプトイン画像生成AI「Mitsua Likes」を公開しました。

Mitsua Likesの詳細な説明はこちら。

絵藍ミツアちゃんが勉強を始めてから2周年となる学習記念日「色環祭」を迎えました！

Mitsua Likesの新Closedモデル「S3 Avocado」をDiscordサーバー内で学習参加者に向けて提供開始しました。