Los modelos de difusión operan perturbando LA DISTRIBUCIÓN para luego aprenderla. Y cuando aprende esa distribución, de ella pueden sacar imágenes totalmente nuevas. Esa es la base de cualquier modelo que se haga llamar "generativo". Y eso es lo que muestra la figura del espiral
AI
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Data Points vs Distributions: Understanding AI Training Plagiarism
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Confundir el datapoint (e.g. una imagen) con la distribución de datos (e.g. toda la distribución de posibles imágenes cuquis que podrían existir) es lo que podría llevar al engaño de que estas IAs copian los datos de entrenamiento. O dicho de otro modo: que plagian.
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Understanding Datasets: Each Point Represents One Image
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Es decir, esa imagen de un espiral NO representa a una sola imagen (un datapoint del dataset) sino que ese espiral sería un hipotético dataset al completo, donde cada punto que veis sería UNA IMAGEN. Una imagen, o una canción, un vídeo o una proteina. Un datapoint, vamos.
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Data Distribution Problem in AI Diffusion Models
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El problema es que lo que esa figura presenta, y donde se equivocan ellos, no es el proceso de difusión de una única imagen (la del espiral) que se destruye y se recupera en una copia casi exacta. Sino la DISTRIBUCIÓN DE LOS DATOS
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Diffusion Models: The 2015 Paper That Changed Deep Learning
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Esa figura que presentan para explicar su problema con esta tecnología proviene del paper de 2015 que introdujo en el mundo del Deep Learning la idea de los modelos de difusión. Este trabajo de aquí [LINK: https://
arxiv.org/pdf/1503.03585
.pdf
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Image Generation AI Legal Interpretations and Enforcement Challenges
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Antes que nada decir que me parece bien que quien considere que las IAs generadoras de imágenes incurren en algún tipo de delito, denuncien. El problema es que si esas denuncias están basadas en interpretaciones incorrectas, creo que su recorrido va a ser corto.
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Stable Diffusion Lawsuit Technical Explanation Inaccuracies
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Ufff, I was reading the website about the litigation against Stable Diffusion where they lay out the problem of the artists who are suing, and it worries me to see that their explanation of the technical side is incorrect. In this paragraph, the entire interpretation is wrong.
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Karpathy Recommends Lambda API for Easy On-Demand GPU Access
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I like and use @LambdaAPI cloud GPUs, I think the easiest way to spin up an on-demand GPU instance that I'm currently aware of.
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Excitement About Future of Generative AI and Dan Jeffries Essay
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Pumped about the future and what it holds after a catch up with @Dan_Jeffries1 about #GenerativAI this morning! If you haven't read Dan's essay recently, highly recommend taking a look: https://
danieljeffries.substack.com/p/the-age-of-i
ndustrialized-ai
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MIT OpenCourseWare: Free CS, AI and Algorithms Courses
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