不仅被艺术创作者“群起而攻之”，还被合作伙伴“反水”，被质疑“抢功”……
上周，美国媒体 CNN 采访了多位艺术家。这些受访者愤怒地表示：无法接受 Stable Diffusion 用他们的作品，却砸他们的饭碗。
但在仔细研究了 Stable Diffusion 工作机制之后，她才明白过来：这个 AI 模型根本没有自己的创作能力。
很多和 Henson 一样感到愤怒的艺术家们发现，原来是自己的作品，以及对应的文字平行数据（比如姓名），被收录到了 LAION 相关数据集里——才导致了自己的作品和风格，被这个爆红的 AI 创作模型所“剽窃”。
前段时间 Stable Diffusion 爆红之后，Hanson 注意到有人用这个模型生成的一些图片结果，竟然有自己作品的味道。
“如果我把它挂在我的墙上，应该毫不违和吧？”Hanson 对 Stable Diffusion 的“创作能力”表示相当惊讶。
然而就在上周，Stable Diffusion 项目，以及这家风头正劲的公司，突然接连卷入两场争议：
但其实左边有签名水印的才是 Hanson 的正版作品 Crystalline Maples；右边则是 CNN 记者通过 Stable Diffusion 生成的结果，使用的文字提示包括：水晶油画，光和影，背光的树，强烈轮廓，彩色玻璃，现代印象派，Erin Hanson 风格等。
受访者之一是在艺术节有一定知名度的油画家 Erin Hanson。她的油画作品用色风格非常独特，采用了更加多样化、具有视觉冲击力的色彩，且饱和度极高，已经在艺术圈内形成了个人特色。
这些艺术家的作品，或者更准确来说，他们在作品中所体现的风格，都被 Stable Diffusion 用于训练模型了。
经过进一步调查，她更加惊讶了：用户甚至可以在生成图片的时候，直接输入“Erin Hanson 风格”作为文字提示的一部分。Stable Diffusion 生成的结果，和 Hanson 已经发表的作品几乎一模一样……
从网上大规模搜集资料作为 AI 模型的训练数据，早已不是什么新鲜事。事实上，今天我们正在使用的很多基于 AI 的技术和产品，包括并不限于搜索引擎、短视频推荐算法、翻译、图像识别等，背后
该项目背后的公司之一 Stability AI，所有参赛选手当中，最火的一家莫过于 Stable Diffusion。也成为了行业的当红炸子鸡。
如果不注意画中 Hanson 的签名水印的话，你可能完全会以为两张都是 Hanson 的亲笔创作：
而它的训练数据，则来自于德国AI非营利机构 LAION（全称大规模人工智能开放网络）。初代版本所采用的的训练数据集，包括了近60亿条图片-文字平行数据。
Stable Diffusion 是一个具备文字转图片/视频能力的生成模型，可以用几秒钟时间就生成高分辨率、具备真实性和/或“艺术性”的视觉结果。在训练方面，这个模型的初代版本采用了大约4000台A100显卡集群，用了一个月的时间。