GoogleはColabでのディープフェイクのトレーニングを禁止しました

過去2週間のある時点で、GoogleはColabユーザーの利用規約を静かに変更し、Colabサービスをディープフェイクのトレーニングに使用できなくなるという規定を追加しました。

5月の更新により、Colabにディープフェイクの禁止がもたらされます。 出典:https://research.google.com/colaboratory/faq.html#limitations-and-restrictions

ディープフェイク禁止を特徴とするインターネットアーカイブからの最初のウェブアーカイブバージョンは、先週の火曜日、5月24日にキャプチャされました。 ColabFAQの最後にキャプチャされたバージョン いいえ 禁止は5月14日だったと述べてください。

2017年にRedditに投稿された物議を醸す匿名コードのフォークであるDeepFaceLab(DFL)とFaceSwapの2つの人気のあるディープフェイク作成ディストリビューションのうち、より悪名高いDFLのみが禁止の対象となったようです。 DFL Discordのディープフェイク開発者「chervonij」によると、Google Colabでソフトウェアを実行すると、警告が表示されるようになりました。

‘許可されていないコードを実行している可能性があります。これにより、将来Colabを使用する能力が制限される可能性があります。 FAQで指定されている禁止されているアクションに注意してください。

ただし、興味深いことに、ユーザーは現在、コードの実行を続行できます。

GoogleColabでコードを実行しようとしているDFLディープフェイクに挨拶した新しい警告。 ソース:https://discord.com/channels/797172242697682985/797391052042010654/979823182624219136

GoogleColabでコードを実行しようとしているDFLディープフェイクに挨拶した新しい警告。 ソース:https://discord.com/channels/797172242697682985/797391052042010654/979823182624219136

ライバルディストリビューションFaceSwapのDiscordのユーザーによると、そのプロジェクトのコードはまだ警告をトリガーしていないようで、DeepFaceLab(リアルタイムのディープフェイクストリーミング実装DeepFaceLiveのフィードアーキテクチャ)のコードがはるかに支配的なディープフェイクメソッドであることを示唆しています、特にColabのターゲットになっています。

FaceSwapの共同リード開発者であるMattToraはコメントしました*:

「Googleが特定の倫理的理由でこれを行っている可能性は非常に低いと思います。それ以上に、Colabの存在理由は、学生/データサイエンティスト/研究者が、計算コストの高いGPUコードを簡単かつアクセス可能な方法で無料で実行できるようにすることです。充電。 ただし、重要ではない量のユーザーがこのリソースを利用して、大規模なディープフェイクモデルを作成していると思われます。これは、計算コストが高く、結果を生成するために重要でないトレーニング時間を要します。

「ColabはAIの教育、研究の側面に傾倒していると言えます。 ユーザー入力や理解をほとんど必要としないスクリプトを実行すると、これに反する傾向があります。 Faceswapでは、参入障壁を低くしながら、AIと関連するメカニズムについてユーザーを教育することに重点を置いています。 私たちはソフトウェアの倫理的な使用を強く奨励し、これらの種類のツールをより多くの聴衆が利用できるようにすることは、選ばれた少数の人々のためにそれを隠しておくのではなく、今日の世界で達成できることに関して人々を教育するのに役立つと感じています。

「残念ながら、ツールの最終的な使用方法や実行場所を制御することはできません。 人々が私たちのコードを実験するための道が閉鎖されているのは悲しいことですが、実際のターゲットオーディエンスが確実に利用できるようにこの特定のリソースを保護するという点では、理解できると思います。

Google Colabは、Jupyterノートブック環境の専用実装であり、多くのユーザーが提供できるよりもはるかに強力なGPUで機械学習プロジェクトのリモートトレーニングを可能にします。

ディープフェイクトレーニングはVRAMに飢えた追求であり、GPU飢饉の出現以来、近年、多くのディープフェイクはホームトレーニングを避け、Colabでのリモートトレーニングを支持しています。 Tesla T4(16GB VRAM、現在約$ 2k USD)、V100(32GB VRAM、約$ 4k USD)、強力なA100(80GB VRAM、MSRP $ 32,097.00)などの強力なカードをモデルにしています。

Colabトレーニングの禁止により、入力画像と出力画像が大きく、高解像度の結果に適しており、顔の細部を抽出して再現できる、高解像度モデルをトレーニングできるディープフェイクのプールが減少する可能性があります。

Discordとフォーラムの投稿によると、最も熱心なディープフェイク愛好家や愛好家の一部は、GPUの価格が高いにもかかわらず、過去2年間にローカルハードウェアに多額の投資を行ってきました。

ただし、コストが高いため、Colabでディープフェイクをトレーニングするという課題に対処するサブコミュニティが出現しました。ColabはハイエンドGPUの使用を無料ユーザーに制限していたため、ランダムなGPU割り当てが最も一般的な苦情です。

*Discordのプライベートメッセージ

2022年5月28日に最初に公開されました。7:28AM ESTを改訂、見積もりの​​タイプミスを修正。

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