DALL-E 2アクセスの拡張：ホワイトリスト、無料で使用できますか？

今日は、トレンド画像ジェネレーターAI、DALL-E 2に関するいくつかの重要な質問に答えます。使用できますか、無料ですか、どのように機能しますか。詳細については、以下で説明します。

DALL-E 2は使えますか？

今日、OpenAIのAIシステムであるDALL-E 2は、写真を最初から作成したり、既存の写真を編集および改善したりできるため、より簡単にアクセスできるようになっています。ブログの投稿で、この企業は、今後数週間で約100万人の個人にリーチするために、順番待ちリストの消費者がより速くアクセスできるようになると述べています。

DALL-E 2ホワイトリストに参加するにはどうすればよいですか？

プラットフォームの公式サイトにアクセスすると、ホワイトリストに参加できます。

今日は、トレンド画像ジェネレーターAI、DALL-E 2に関するいくつかの重要な質問に答えます。使用できますか、無料ですか、どのように機能しますか。詳細については、以下で説明します。 — DALL-E 2は使えますか？

DALL-E 2は無料で使用できますか？

以前は無料で使用できたDALL-E2は、「ベータ」デビューでクレジットベースの料金体系に切り替わります。初めてのユーザーには限られた数のクレジットが付与され、画像の作成、編集、または変更に使用できます。（世代は、編集とバリアントの3枚と比較して、4枚の写真を生成します。）ユーザーは15ドル単位でクレジットを追加購入できます。または、クレジットは最初の月に50枚、その後は15枚の割合で毎月リロードされます。

詳細については、表を確認してください。

OpenAIによると、資金援助が必要なアーティストは割引アクセスをリクエストできます。

DALL-E2はDALL-Eの続編です。今年初めに限られた数の顧客向けにリリースされ、最近ではユーザー数が100,000を超えました。 OpenAIによると、アクセスの拡大は、DALL-E 2世代のバイアスと毒性を低減するための新しい方法と、システムの画像出力を管理する法律の変更によって実現可能になりました。

たとえば、人種や性別が不明な人物を描いたキューが与えられた場合、OpenAIは先週、DALL-E2が「世界の人口の多様性をより正確に反映する」人物の写真を提供するように促す方法を導入したと主張しました。同社は現在、現実的な顔をした画像の提出を拒否し、政治家や有名人を含む有名な公的人物を模倣しようとしていると同時に、コンテンツフィルターの精度を高めていると付け加えた。

一般に、OpenAIは、DALL-E 2を使用して、「Gレーティング」ではない、または「危害を加える」画像（たとえば、自傷行為、憎悪のシンボル、または違法行為の画像）を作成することを禁止しています。また、以前は作成した写真を営利目的で使用することを禁止していました。ただし、現時点では、OpenAIにより、ユーザーはDALL-E 2を使用して作成した写真を収益化できます。これには、初期プレビュー中に作成した画像を含め、再印刷、販売、商品化の権利が含まれます。

画像生成AIは、Craiyon（以前のDALL-E small）やフィルタリングされていないDALL-E 2. CraiyonなどのDALL-E2バリアントで示されているように、それらをトレーニングするために使用される何百万ものWeb写真に隠されたバイアスと毒性を非常に簡単に検出できます。未来主義によって燃える十字架とKuKluxKlanの集まりの絵を描くように促され、システムが「民族的な響き」の名前に基づいてアイデンティティに関する人種的な推論を生成することが発見されました。 OpenAIの研究者によると、DALL-Eのオープンソース実装は、「CEO」のような用語が与えられたときにスーツを着た白人男性の写真を想起させるなど、ステレオタイプの接続を形成するようにトレーニングできます。

OpenAIがホストするバージョンのDALL-E2は、露骨に不快な、暴力的な、または性的なコンテンツが削除された写真を含むデータセットでトレーニングされましたが、フィルタリングには制限があります。 Googleは最近、悪用の可能性があるため、ImagenAI生成モデルを利用できないようにすることを発表しました。一方、Metaは、「著名なAIアーティスト」がアートに焦点を合わせた画像生成テクノロジーであるMake-A-Sceneにアクセスすることのみを許可しています。

OpenAIによると、ホストされているDALL-E 2には、オンラインで頻繁に表示されるモデル学習面などを回避するための「自動および人間による監視システム」などの追加の予防措置が含まれています。ビジネスは、まだやるべきことがあることを認めています。

「アクセスの拡大は、責任を持ってAIシステムを展開する上で重要な部分です。これにより、実際の使用についてさらに学び、安全システムを繰り返し使用できるようになります。 DALL-EのようなAIシステムが、トレーニングデータのバイアスをどのように反映し、さまざまな方法でそれらに対処できるかについて、引き続き調査を続けています」とOpenAIのブログ投稿で述べています。

DALL-E 2はどのように機能しますか？

テキストプロンプトを表現スペースにマップするように教えられたテキストエンコーダには、最初にテキストプロンプトが与えられます。
次に、テキストエンコーディングに含まれるプロンプトのセマンティック情報が、テキストエンコーディングを対応する画像エンコーディングにマッピングするpriorと呼ばれるモデルによってキャプチャされます。
最後に、確率的画像デコーダーは、このセマンティックデータを視覚的に表す画像を作成します。