最近のAI絵変じゃない？

ジブリ風？フィルターじゃなくて人物も背景もいろんな所が鱗みたいになっててハイライトもビカビカなのをよくみかけるようになった
なんか劣化してない？

ChatGPTの癖
素で出すとそうなるから抑えるプロンプト入れないとダメ

>>2

前ってこんな変な癖あった？

最近酷くない？

汎用化して使ってるやつが劣化したんだろ

AI絵を学習するループに入っておかしくなってるんちゃう？

自分は見たことないから具体例が欲しい

>>7

AI絵の発信が劇的に増えた結果、AIがAIを学習していってしまう罠

同じ画像でもアップロードと保存を繰り返すと画質が落ちていく現象みたいなことになってんのかな

何年か前に言われてたやつか
その時はAI絵を除外して学習させれば問題ないと
強弁されてた覚えがあるけどどうなんだろ実際

>>10

今思うと除外して学習とかできるのかなあ

パッと見手描きかどうかなんてわからないしファイルに識別のための何かが入ってたりするのだろうか

>>10

pixivとかでAIタグ付けない投稿者が多数いる現状を見ると除外して学習は難しそうだな…

具体例が出ないことにはなんとも言えんが
Ponyみたいな個人制作のバカ人力学習されたモデルが再注目されるんかね

結局>>1がネットで見てるだけの乞食の感想でしかないから

最低でもどこのAI産イラストかぐらいかの情報を出せないようでは外野は何も言えん

自分でやってもない奴らの思い込み推測なんか参考にもならんし

ネットで拾った絵をそのまま選別せずに学習データセットに突っ込んでるとは考えにくい気が

マジで実例がないと>>1の言ってることが本当に起きてるのかすら分からんのだけども

こういうやつな

そんな現象みたことないが…

これだと絵として破綻してるわけではないから流行り廃りの範疇じゃないか？
長乳みたいなものと言われたらそれで納得できてしまう程度って感じ

まあ元々ポン出しAIイラストの塗りはビカビカしてるからそれの範疇じゃない？

チャッピーで生成した画像にまた注文加えて作り直すと出てくる

というか犬から5本目の足が生えてるやん

>>23

なんか魔法の使える世界観っぽいし魔法で生やしたんだろ(適当)

>>24

やっぱ魔法生物はちげえな

>>10

できないから人が介在してごみ取りする

悪貨が良貨を駆逐するみたいな感じになるよっては初期というか生成AIの理論ができた頃からずっといわれてるしそれはAIつくってる側も理解してるからごみを判別するAIも作ってる

けど結局最後は人が目視しないといけないのが現状

そんで人が目視チェックするのにだってそれなりに時間と技術がいるのに今みたいな雑な使われ方を想定してなかったから追い付いてないのが現状

って感じ

AI画像にはメタデータが含まれてるけどjpgにしたり編集ソフトで変更加えたりweb上にアップロードすると消えるんだよね
もしアップロードされた画像ばかり学習してたら多分除外されずに汚染されちゃうんじゃないかな

GPTは癖があるぞ
NovelAIだったりローカルAIは調整次第

ノイズも学習してしまうみたいな感じなんじゃね

>>32

誤解がある、AI使う人でもたまに悪態をつくぞ

>>35

おかしくなる可能性があるって話は生成AI出始めの数年前にあった(過学習だったかなんだったか忘れたけど)

当時の反論としてはAI産か否かを判別できるから問題ない。だったから当時の話通りならおかしくなるんじゃないか？

>>35

再学習とか自己学習みたいに言われるんだけど実際におかしくなることはとっくの昔に見つかってるよ

>>35

モデル崩壊の事ならそれは事実

>>32

どんな技術だろうと悪いところがあってユーザーが増えて単にみえやすくなってきてるだけだろ

反反は何も見えてないのか？

>>32

ここそういうスレじゃないんで

実際AIイラストを学習しておかしくなっちゃったとして、おかしくなる元に戻せるんだろうか
戻せたとしておかしくなってしまうならそこで進歩が止まるってことになるのかな

大手サービスや素人が喜ぶ傾向がそうってだけでは
ノイズ残して情報量過多は、しっかり視線誘導だの光源だのができている作品より評価されやすい
web小説が転生や無双だらけになっているようなもんだよ

>>41

学習の仕方の根本から変えていかないと無理なんじゃないかな

今の方法だとシステム的にそうなるっぽいので

>>41

ごみデータ取り除くためのAIがどれぐらい優秀になるかしだいだな

今は結局人間が介在しないといけないし

ごみデータ取り除くAIの調整も人間がしないといけないしっていう感じだから全てが追い付いてない

物が増えればショボいのも増えるし仕方ないね

>>41

手法にもよるだろうけど現在進行形で学習し続けてるわけではないんで、やろうと思えば旧バージョン的なのにも戻せるし、サービスによっては最新バージョンとそれ以外のバージョンで選べたりもするぞ

>>46

でも今の、あるいは少し前までの学習データセットでしか正常に生成できないってことになりはしないのか？

要するに進化の打ち止めがここになったりしないの？

学習をしなくなればそれは「AIの進化が止まった」と言えるだろうけど
学習し続けるなら進化は続ける。しかし誤解されやすいのが、「進化＝人間にとって都合が良くなる」とは言えない事

ChatGPTってそんなリアルタイムにネット上から素材拾ってきて学習させる運用してんのか？
それとも最近新しいモデルが公開されて急にクオリティが落ちたってこと？

>>47

上でも言われてるように選別するAI側の進歩等、様々な要因でいくらでも変化し得るんで、可能性はある、くらいのレベルの話でしかないと思う

ベースモデルの地頭みたいな概念はあって、調整で超えられない壁みたいなのはある
これは木の枝の長さに限界があるようなもので
幹から新しく作る試みは常にあるのでトータルで進化が止まるのはかなり先

既に学習できるデータが頭打ちになったって言われてるけど学習方法から補正方法更には自己学習による改善とハードウェアのブレークスルーも考えたら進化の終わりなんて生きてる間に見れる気がしないな

クォーターマークとか透かしがどうこう言われたりするけどAI絵の学習にとって邪魔なのは明記してないAI絵なんだよな
AIの是非とかでなく生産スピードが段違いだから弾くの大変

>>58

出してきたよ

あー確かにこういうテイストのAI絵最近よく見るな
でもこれってそういうプロンプトであえて崩してるんじゃないのか？

>>59

わがんね…綺麗な絵にしか見えん…

>>60

「幻想的な夜の魔女のイラストを出して」で出てきた

幻想がそれなんかな？

髪の毛がゴワゴワしてそうとは思ったけどそれ以外はそんなに……

>>54

生成AI開発者、ユーザー、プラットフォームの内の誰が責任やコストを持つのかという話になるからな

というか悪用する人間は剥ぐから悪用対策としては結局微妙だし

上の絵のゴワゴワはよくわからないけど
一時期ポン出しでも結構良くなってた足や手の破綻がまた出てるな

「炎を背景に大鎌を持っている女神のイラストを出して」だけ
変なプロンプトはいれてない

パッと見だと大陸系のソシャゲの絵柄かなって思った

ノイズを拾っていった結果、ノイズに意味があるという統計結果を出して、あれもこれも装飾判定してるみたいな変な発展の仕方をしている感じがある

>>69 を見ると、サムネではよさげに見えるのだけれど寄ったら不要な場所（二の腕や太ももなど）に不必要なレベルで書き込みがあってちょっと引いたから…そういうとこ？

既存のキャラならノイズは低減されるんだよな

生成AI死ぬの早かったな
よかった〜

これに関しては使ってるAIのモデルによる所がデカいと思う
ChatGPTはこんな感じの油絵っぽい一昔前のマスピ顔がデフォだし
Geminiは線の太いハッキリとした絵柄になりやすい

大手のAIはあえて特定の絵柄に似ないように調整されてる気がするわ
そこら辺が緩いというか無法なのはNAIとかPixAIでしょ

細かいことまで描けるようになったから人間ができるレベルを超えた描き込みをしちゃってるんだ
だからプロンプトでそこまでせんでええんよって制御してあげる必要があるんだ

「炎の女神」の方は金鎖の装飾的なイメージが過剰なディティールアップにて蜘蛛の巣にゴミが絡んでるみたいな印象になってしまっているのが良くない
やっぱ装飾にも現実的な度合いってあるんだね

>>62

Geminiで同じプロンプト

ただファイルサイズが大きくて圧縮されるらしい

>>79

画像生成自体はそこまで売りじゃないというか一時期のジブリ風くらいじゃね

画像を売りにしたのって

なんか上手い人ってちゃんと疎密とか意識してるんだろうな

装飾とエフェクトをシンプルなデザインにして背景をぼかして人物に焦点を当ててくださいって指示すれば解決する話では？

言い表しにくいけど全部細すぎる
AIてかとくにChatGPTはただでさえ細かいとこの描写が苦手なのに変な癖ついたせいで全体的に破綻しまくってる
自分はキモッ(集合体恐怖症)ってなるけどパッと見で綺麗な絵が欲しいやつがCHATGPTでこういったものを出してポスターや広告に使うんだよね…

>>85

このおじさんはこのおじさんで怖くて草

>>84

前に柴崎先生だったかがAIはプロの絵と遜色ないのか！？みたいな企画でここの書き込みは主役をめだたせるなら必要ないとか配色のしかたとかが主役をくってるなぁとかAIって知らされてない状態で結構色々ダメ出ししてたからプロからみると稚拙なところは多いんだと思う

ChatGPTでも軽くプロンプトで色や線の密度に制御かけるだけでこんな感じ
デフォルトだといろいろ描きこみ過多になりすぎちゃうってだけよ

>>90

指溶けてるの気になるけどやっぱ未だ難しいんだなその辺

ちゃっぴーの最近のデフォ手癖って感じだよね

多分しばらく経つとまた変わると思う

>>90

かわいい…

>>91

描き込み減らそうとして細かい線を描かないよう指示出したら強すぎたみたい

調整難しいね

>>90

はえ〜こんなんもできるんすねぇ

ただこだわり無い人も多い故にデフォルトポン出しが跋扈してるのでゲンナリします

>>92

ちょっと前の「黄ばみ」と同じか

AI絵ってバズってるのあるの？　TLに流れてるの見かけた事がないんだが

>>97

手描きです！っていうて炎上バズしてるのは

あとつい最近だと等身大アクスタ()じゃないかな

（恐らく手作業で細部修正してるだろうけど）AI製でも割とコンスタントに万バズする作品を投稿してる人は実際いる
その人は直近だとゼンゼロのルーシーのR18絵で万バズしてた

>>93

とはいえこれくらいの指のデフォルメは人でもやるからな。今はAI警察が厳しくてやり玉にあげられそうだけど

>>90

サムネで見たら普通にかわいいけど顔をアップにしたらデコボコ感というか、一枚絵にそのままぼかしペンを使ったような跡みたいなのがついてるな

>>59

なんか至る所に光の粒みたいなのがあって視線とっ散らかるな…花の真ん中とかあんま光らせる必要なさそうなものまで光ってるし

>>100

これくらいのデフォルメはやるっていうけどピースしてる方とかみたいに目立つ部分ではやらないから

小さい方だとなんかわからんからもじょもじょってしとけって人はいるけど

だからやっぱこの辺まだ難しいのか→単純化しすぎたっぽい調整難しいね、ってはなしされてるんやろ

>>103

そのちょっとの修正もしないポン出しをAIが学習しちゃうのが問題なんだろうなぁとなる

指の本数だって角度で4本しか見えないこともあるし線省略もよくするしあんまりいちゃもんつけられてもなあ

>>85

奥に立ってるおじさんがクソ怖いんだが

管理人ちゃんやっぱ可愛いな……

>>108

最近とかこれからの話だよ増えれば増えるほどだからね

生成画像を学習していくとモデルが崩壊するはもう都市伝説なんだよな
①SD以前の出来の悪いシステムを使用して
②出てきた画像を奇形でもなんでもモデルに反映
したら崩れた、とか当たり前すぎるやり方なんだよね

取り込む画像の評価が適切なら崩壊しないと論文の著者本人がもう言ってたはず
生成AIの特徴が濃くなっていく可能性はある
画像の評価をAIができるようになったらいよいよ特異点

>>59

>>69

どういうことかと思ったけど例出されたら分かりやすく汚いな

>>118

で

生成物とそうでないものどう吟味してるの？

>>122

あくまでいまChatGPTがデフォルトの二次元絵出力設定をそういうテイストにしてるってだけよ

>>121

>>116のとおりならない

AI製か手描きかはどうでもよくて、出来の良いもの悪いものって評価が大事

>>116

その評価適切なのかね……

>>125

その辺上でもいわれてるけど現状人が介在しないといけないし良い悪いを判断するかはそれなりに知識がないといけないから今しばらくはむりだよ

AI発展させる側(プログラマーやクリエイター)に対してカスデータポンだしの量が多すぎて追い付いてない

だから若干崩壊しかかってる

>>127

加えて音楽みたいに理論がかなり確率されてるものに対してイラストは1ピクセルのずれがどう評価につながるのか200種類以上ある白にたいしてどれを選べば評価されるかとかが理論として確率されてないので良い悪いを評価する基準をつくるのもかなり難しい

AIの性能を上げる為に取り込むデータの数を増やさなきゃいけないと思い込んでるのは何？
2022以降のデータを入れる入れないで全体の数が何倍も変わる訳無いだろ
IT企業サイドの努力を何も考慮してないカルトの浅知恵

>>131

良い悪いの評価(学習データつくるための評価)には知識が必要

ほぼ同じ絵を見ていちいちこれとこれどっちが良いですかー？ってXに投稿して確認するわけにもいかないから知識ある人がこれこれこう言う理由でこっちが良い絵ですって学習データつくっていく

んで例えば「可愛い」の定義つくるためにピカチュウの目の距離は顔の大きさにたいしてこういう比率だからかわいいって学習させてもちいかわは別の比率ですってかんじで分かれる

それが1ピクセルがどうのこうのの話

そういう風に理論が確立してないもの、定義がしっかりつくれてないものはプログラムで再現しようとしてもつくりにくい

プロンプト書く側の力量に依存してるのがそういう理由(そもそも絵をかける人がaiイラストつくった方がいい絵がつくれる理由)

>>132

確かにスペックという意味での性能には関係ないかもしれないがね

シンプルに新しい情報に対応してないAIを使いたいか？

とりあえずこれ入れとけ

グリッター・パーティクル・光の粒の散乱は多用せず、イラストとして必要な箇所のみに使う。細部を描き込みすぎて破綻しないよう注意して制作すること。

>>134

新作情報に対応する程度だったらモデル崩壊を避けながらやる手はいくらでもあるんで

AI関係のスレって「AIはこういう事も出来るんだけど？」と何故か煽り気味に
勝ち誇る奴って結構な割合でおるよな…
もうちょい普通に喋れんのかっていつも思うわ

>>133

結局はアナログな方法に回帰するんやね

なんか手間暇かけてAIをヨチヨチしてあげれば良いもの作ってくれるんでっせという本末転倒感

>>142

もともと人工知能って赤ん坊に一から色々勉強させて立派な大人にしましょうみたいな感じだからヨチヨチし続けないといけない

AIの話はそりゃそこまでつきっきりで世話したら出来るよとそんなもん全任せで出来るわけねえだろうがが混在する

https://dic.pixiv.net/a/%E3%83%A2%E3%83%87%E3%83%AB%E5%B4%A9%E5%A3%8A

モデル崩壊についてはこれ読めば分かりやすいよ

特定の条件下でしか起きない現象で、現行の学習方法だともう起きないんだよね

いよいよこれなんかな？と思っている

https://gigazine.net/news/20231108-run-out-data-trai

イラスト生成とかに使われてるけど学術での人工知能の目的ってプログラムで人間の脳みそを再現できるかって話だ現状AIだとか人工知能って名乗れる状態ではないんだよマジでまだまだ赤ちゃん

AIの性能を上げる為に最近行われてるのは、データの無尽蔵な取り込みじゃなくて
高品質なAI用の教科書作りだぞ、そしてその高品質な教科書を作るために使われているのはAI生成物が主流

実際の人間製データは偏っていたり、不完全であるため、
AI生成物を使用した方が、バランスの取れたデータセットを構築することができる。
（例：とあるキャラクターのLoRAを作ろうとした際、人間製のデータは正面から見たバストアップの画像しかなく、学習用のデータとして偏っている。
バランスよく学習するためには、正面、側面、背面、の全身画像が必要。
そのため、正面、側面、背面、の全身の画像をAI生成する事でバランスの良いデータ構築になる）

ちなみにchatGPTimage2の生成イラストがガビりやすいのは
偽造防止用のウォーターマークがうっすら掛かってるから

チャッピーの中の人も気にしてて、ガビガビなんとかしたいね。って言ってるんで
しばらくしたら改善されそう

>>145

特定の条件下を通り越して「意図的に変な事をしてみた」レベルだろこれ

この論文を書いた連中が自己改良AIを作ろうとして失敗したってだけ

>>152

モデル崩壊は当時からそんな扱いだったね、

URL先にあるけどモデル崩壊論文に対するカウンター論文も当時からあるんよ

学習する生成物が、高品質なやつばかりだったら自己学習しても崩壊しなかったぞってやつ

>>144

きのこの見分けAIにやらせて当たったみたいな事故思い出した

>>155

専門家システムでも難しいことを汎用お喋りシステムに聞いたらそりゃそうなるだな

そんなに自分の編集した百科事典の閲覧数を稼ぎたいんか…？

例を見ると確かに装飾の情報が多いのは分かる。情報の取捨選択をしていないから全部拾ってる感がある
でもまあ、まだ素人が雑に見たら「なんか綺麗な絵」程度に収まるとは思う

ただ、この絵を更に学習しつづけていくとどうなるかは気になるな。この過剰な装飾、情報量が更に尖ると目がちかちかしてきそうだ

>>149

そしてその高品質な教科書を作るためにプログラマーとクリエイターが必要なんだがポンポコポンポコ大量にイラスト吐き出されてそれをその人たちが教科書として整えるのが追い付いてないから若干崩壊仕掛かってるのよ

ある程度は雑に定義つけしてAIでふるい落としできたとしてもその中にごみいっぱいはいってるから>>1がいうようになんか最近変じゃね？って現象がおきてるの

だからなんで処理が追い付いてないような物を取り込んでると思うんだ
そもそも謎の黄ばみを放置するようなセンスの連中だぞ
モデル崩壊とかいう珍説じゃなくて単なる調整ミスを疑うべき

何でポンだししたデータが黄ばむかって原因考えてみたことある？
写真だとか学習データに偏りがあるから黄ばんでるんだよ
映え意識してる写真って結構夕暮れとかが多いのよ、あと室内で取ってる写真
室内での写真って結構暖色になるのよ
この偏りをそのままにして新しいデータ取り込んだらそらまた黄ばむよね
だからごみ取りしなきゃいけない
ごみ取りもAIでざっくり分類して行うとかはできるけどそのごみ取り自体の判断基準になる学習データも人が介在してつくるわけ
全部消しちゃまずいし本当に消して良いのかとか判断しないといけないから

AIは常に人が管理してるからある程度ちゃんとした挙動してるの
AIは人がいないとまともに動かないの
放置してるだけ、調整ミスしてるだけって時点でそれはAIとして崩壊してるし人員が足りてないかコストに見合わないから切り捨ててるってことを疑うべきなのよ
AIは万能じゃないよ

掃除してる人はいると思うんだけど、掃除してる人より雑に乱造する人の方が多そう
対策する人もいるだろうし、このままどんどん悪くなる。とは思わないけど、AIの敵はAIっていう構図は結構面白い

大量に生産される商品は単価の価値が下がる法則はあるけど、こういう形で出てくるのは予想外だった

>>162

チャッピーの話してるのにNAIの話されても、じゃないか？

使ってる学習データ違うだろうし

画像AIつってもいろんなサービスから出せるんで一言でまとめるのは無理やね

AIイラストでも安定して数千～万のいいねとってたりする人いたりするけど
絵の知識がある人だったりするんで受ける構図とか輪郭とかわかってんのかなーって思ったり

そもそもOpenAIとかGoogleのイラスト生成って美麗な一枚のイラストを作るというよりLLMが持ってきた情報を視覚的なものに変えるみたいな役回りに見える
音楽もイラストも流石にそれで食ってる専業のAIサービスの方がいいんじゃないのか？

chatGPTのAIイラストが黄ばんでたりガビガビしてるのは、意図的なもんだよ
あそこイラスト系じゃなくて、リアルな画像の方に注力してるから
イラストはどうしても適当になってる

反さんは他のAIイラストモデルも見た方がいいぞ
Animaとか全然ガビガビしてないから

万いいね取ったり安定して数千のバズある人はなるほどいい感じのAIイラストやん、ってなるのが多いんで
まあ仕様の理解と知識が物言うんだろうなって

反AIの人って何かしらにコストかけて出すAI絵のクオリティとか
時間をかけて出力するAI絵とか知らんのとちゃうか

>>170

反反さんはAIの仕組み根本の部分から勉強し直した方がいいよ

>>173

今だにAIイラストは切り貼りとかモデル崩壊とか言ってる反さんが

AIの仕組みとか言ってるの何かのギャグ？

主要顧客が英語圏のサービスで日本とか東アジアのオタク的な絵がそんな得意じゃないのはさほど変なことでもないよね
自然に文字を出せたり自然言語の通りが最高だったり割と融通が利いたりと性能は間違いなく高くたって、根本的にアメリカ人の方を向いてるサービスじゃオタク絵は二の次よ

あと過剰装飾に関しては単に多くの人が思うキレイな絵っていうのが人が書くと作画コスト高くなる感じのゴテゴテした感じになりがちなのはある
初期に中国人が作った元素法典もエフェクト盛って豪華にする方向性だった

>>160

AI自体の技術とは無関係な美術教養の問題って事？

今ちょうど一生懸命nano bananaでイラスト生成してるけど確かにちょっとガビガビしてる
あとなんかそこはかとなくセンスがこう……素朴というか……
ポーズ変えてとか角度変えてみたいなオーダーに応えるのは抜群にうまいんだけどな

オーダーに対する反応の良さみたいな素の性能は物凄く高いよね
専業でやってるNovelAIあたりより融通がきく
だけど結局LLMのセット品だから最終的に出る絵の魅力はNovelAIの方がいいと思うわ

>>179

NovelAIも本来は小説用のはずなんだがなぁ

>>180

本人達もその事を忘れてるよね

イラスト生成始まって以降ほとんどイラストの事ばかり更新してる

情報量増やしすぎるときめぇって手描き絵の講座でも言われるけどAIは均等に情報量を増やしすぎて露骨に気持ち悪さを感じてしまうのか？

ツールの癖に対してあれこれ工夫して制御してくの好きなんだよね
変な楽しみ方だとは思うけど

背景の情報量が多いならそれこそ「背景の情報量を減らして、人物を際立たせて」とかプロンプトに入れればいい気もするが
そういう判断をするための審美眼というかセンスは描ける人のがあるのよね……

>>174

(モデル崩壊云々はみたけどこのスレでだれも切り貼り云々言ってない気がするんだけど何が見えてるんだ…？)

AI同士の共食いが表層化してきたのかな
「AI モデル崩壊」でググってみるヨロシ
とくにLLM生成に拡散モデル使ってるからノイズのズレ同士を高いスコアで結びつけてそれが鱗状に出やすくなってんやろな

モデル崩壊はAIの近親相カンみたいなもんやねん
身内同士縁組で遺伝子特徴が強調されてハプスブルグ家の顎デカ因子が目立ったことになったようにAIが学習内容の統計的平均特徴が強調されるんだわ

>>192

モデル崩壊の話ならこのスレ内で既に何度も言及があり

その是非についての書き込みもあるぞ

むしろ崩壊パターンの研究するのも楽しそうだな
ある程度情報溜まるとそっちの幾何学の統計取れそう
フラクタルがあるとか旋回してるとか…ベクトル情報だからvortexにはなってそう

>>194

モデル崩壊部分の検出ログ読んだら起こりうる必然なのに珍説扱いで無いもん！て言う人のが多いやん…そうならないために裏でめちゃくちゃ生きた人間がアノテーションの検品仕事してるのに無かったことにされてるやん

鱗みたいな塗りのことピンと来てない人多いのか…？
至るところに滲みと白点があって、情報量が画面全体で均等になってる
だから視線が散らかる

言うほど珍説でもないと思うべや
ノイズ形成型の画像なんだし各位の品質が高くてもノイズ情報の経験値溜まったらそれが反映されないとは限らないねんな
人間の感覚の上手い下手とはまた違う人が検品で弾けない統計情報だし

モデル崩壊はもう「あるかないか」の議論じゃなくて「どう遅らせるか・防ぐか」の段階で存在そのものはShumailov et al. 2023の内容でもう確定しとる
防いでるから起きないのと存在しないのは別なんで留意して欲しい