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OpenAI掀起AI生圖熱潮:“吉卜力”動漫風陷版權爭議,實測中文渲染遇瓶頸

圖片來源:視覺中國

藍鯨新聞3月29日訊(記者 朱俊熹)夢核風格的小貓、“打工人”版的Hello Kitty、一鍵Jellycat……你對這些AI生成的圖片肯定不陌生,它們曾火遍全網,但現在都已經過時了。這幾天占據海內外各大社交媒體首頁的,是另一類新的AI生圖風格:吉卜力動漫風。

本周早些時候,OpenAI對ChatGPT的圖像生成功能進行了升級,用戶可以通過其多模態大模型GPT-4o來生成和修改圖像。在3月26日的直播中,OpenAI CEO Sam Altman和團隊展示了如何在ChatGPT中把一張自拍照轉換為動漫風格的圖片。觀看者們很快發現,其畫風與日本吉卜力動畫工作室極為相似,并開始在互聯網上自發體驗、傳播。一位用戶甚至將這稱作OpenAI模型的“第一次病毒式傳播”。

圖片來源:Sam Altman X

因涌入的體驗者過多,OpenAI決定推遲向免費用戶開放這一圖像生成工具的時間。Sam Altman在社交平臺X上發帖稱,“我們的GPU快要炸了”。他不僅將頭像換成了吉卜力風格編輯后的個人照,還自嘲道,“為了創造超級智能努力了十年,前七年半幾乎沒人關心,之后兩年半大家因為各種事討厭我。有一天醒來收到了成百上千條信息:‘看,我把你做成了一個吉卜力風格的帥小伙’。”

圖片來源:Sam Altman X

AI生成“風格”涉侵權嗎?

然而當AI生成的“吉卜力”圖片迅速充斥互聯網,一個擔憂也隨之而起:這是否會涉及到對吉卜力工作室動漫作品版權的侵犯?更引人關注的是,吉卜力工作室的聯合創辦人、動畫師宮崎駿早在2016年就表達過對AI生成內容的不滿。他在看到一段由AI生成的視頻片段時直言,“我感到極度惡心,絕不會希望把這種技術融入我的作品中。”

OpenAI發言人則表示,ChatGPT拒絕“以個別活躍藝術家的風格進行生成”,但允許生成“更廣泛的工作室風格”。

對于其中可能牽涉的版權爭議,江蘇劍橋頤華律師事務所律師、專利代理師楊衛薪告訴藍鯨新聞,一般情況下“風格”是沒有著作權的,因為它只保護具體的表達,而不保護思想。“但是如果生成的內容和吉卜力里面的角色或者場景有較高的一致性,那可能就會構成侵權。”

楊衛薪律師補充稱,從GPT-4o在生成吉卜力風格圖像上的表現來看,模型在訓練時必然使用到了吉卜力工作室的作品素材,“不然大模型是沒法理解這種圖片風格并進行相應的生成。”如果按照中國的著作權法來看,AI抓取素材用于訓練并進行內容生成,是一種侵犯復制權、信息網絡傳播權的行為,但目前學界和業界都想將這種行為往合理使用的方向推進。

一句話生圖成現實

使用AI生成圖片并不是新鮮事,OpenAI此次在功能上的更新能夠引起現象級傳播,一大原因還是在于其生成圖片的高質量。

據OpenAI介紹,GPT-4o模型具備較強的文本渲染能力。藍鯨新聞記者實測發現,4o不僅可以還原原圖的文字內容,也支持通過自然語言的描述,來調整文字的位置或顏色等細節。但該模型對英文字符的渲染準確度要高于中文字符,在實測過程中會出現將簡體字編輯成繁體字,或生成的中文字符出錯的情況。OpenAI也承認,4o模型在渲染非拉丁語言時可能會遇到困難。

圖片來源:藍鯨新聞

此外,GPT-4o在圖像一致性方面也取得了較大進展。即使經過多輪對話的調整,其生成的圖像在風格、主體外觀等方面也能保持一致。這能夠極大地提升AI生圖在游戲設計、廣告制作等領域的落地可能。

圖片來源:藍鯨新聞

據OpenAI介紹,此前其推出的AI生圖模型Dall-E是擴散模型,而4o圖像生成是一個自回歸模型。4o系統會按照從左到右、從上到下的順序逐步生成圖像,類似于文本的書寫方式,而不是像擴散模型那樣,一次性生成整個圖像。

AI創企深勢科技的AI算法負責人柯國霖在社交媒體上分析稱,這體現了用自回歸模型來統一多模態這一方案的優勢。Dall-E是在隱空間中將圖像與語言對齊,在生成圖像時,模型不斷在文本和圖像之間進行相互轉換。但這一過程必然是有損的,圖像的引導能力很弱,生成的隨機性大、難以精細控制。

柯國霖表示,像GPT-4o這類Omni Model(全能模型),能夠將對話中的圖像、文本甚至更多模態統一轉化為一維token序列,直接通過自回歸的方式輸入給模型。這樣就無需再依賴文本作為橋梁,避免了信息的中途損失。更關鍵的是,模型每次都能保留完整的圖像信息,因此能夠根據用戶指令,對圖像內容進行更細致、更可控的調整。

對于更多用戶而言,GPT-4o此次更新帶來的驚喜還體現在使用流程的絲滑度上,讓“一句話生圖”、“用嘴改圖”的可行性直線拉升。相較而言,此前主流的AI生圖工具Stable Diffusion對使用者的專業能力要求較高,需要掌握不同插件及參數的設置。而Midjourney在可控性和一致性方面較弱,不適用于要求高度一致性的任務。

設計師章蕭醇在社交平臺X上直言,GPT-4o的圖像能力直接推翻了之前很多創業公司的產品。“他們花了那么多時間、人力、投資人的錢去調優的算法、工作流、模型,直接被一次大模型的更新就取代了。”

GPT-4o模型于去年5月正式推出,主打的就是具備能夠處理文本、音頻和圖像的多模態能力,與當前備受關注的o1等推理模型有所不同。但在近一年的時間內,4o都未向用戶放開其圖像生成功能。

3月28日,GPT-4o再迎部分更新,包括更擅長遵循詳細的指令、提高了解決復雜技術和編碼問題的能力。Sam Altman預告稱,“更多更新即將到來。”

AI財評
**財經視角深度點評:OpenAI圖像生成技術升級的產業影響與隱憂** OpenAI通過GPT-4o實現吉卜力風格圖像生成的病毒式傳播,展現了AI多模態技術的商業化潛力。其核心突破在于自回歸模型對圖像一致性的提升和自然語言交互的流暢性,直接降低了專業設計門檻,可能顛覆傳統設計工具市場(如Midjourney、Stable Diffusion依賴的復雜工作流)。短期內,OpenAI通過用戶訂閱(Plus會員優先體驗)實現變現,但技術迭代對中小AI創企形成"降維打擊",或加速行業洗牌。 **風險與挑戰**: 1. **版權爭議**:模型訓練數據隱含侵權風險,若吉卜力等版權方訴訟,可能引發全球AI訓練合規性連鎖反應; 2. **算力瓶頸**:用戶激增暴露GPU資源短缺,規模化成本控制成關鍵; 3. **替代效應**:設計師等職業面臨價值重構,低端設計服務可能被快速替代。 **未來展望**:技術迭代將推動AI向"全能助手"進化,但企業需平衡創新與合規,建立數據授權機制,同時探索B端垂直場景(如廣告、游戲)的深度定制,方能實現可持續商業化。
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