核心概念
Real artists' contributions to AI-generated content should be fairly compensated using Shapley Values.
要約
Generative models surpass human quality.
AI threatens job market with faster, comparable quality.
Proposal to fairly compensate artists using Shapley Values.
Importance of balancing rewards between model developers and data providers.
Challenges with scalability of Shapley Values in large datasets.
Methodology to assess artist contributions using embeddings and CLIP model.
Experiments on equitable reward distribution based on artist styles.
Application of methodology to blend multiple artist styles in image generation.
統計
AIが人間の品質を超えている。
AIは高速で比較可能な品質を提供し、仕事市場を脅かしている。
Shapley Valuesを使用してアーティストに公平に報酬を支払う提案。
モデル開発者とデータプロバイダーの間で報酬をバランスよくする重要性。
大規模データセットでのShapley Valuesの拡張性に関する課題。
埋め込みとCLIPモデルを使用してアーティストの貢献を評価する方法論。
アーティストのスタイルに基づいた画像生成における報酬分配に関する実験。
複数のアーティストスタイルを画像生成に組み合わせる方法論の適用。