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微信:将对 AI 生成合成内容添加显式和隐式标识

微信珊瑚安全发布“关于进一步规范人工智能生成合成内容标识的公告”指出,根据《人工智能生成合成内容标识办法》要求,平台应对AI生成合成内容添加显式标识和隐式标识。 为保障用户信息获取的透明度与可信度,平台进一步优化内容识别能力。用户通过平台获取的AI生成合成内容,可能带有显式标识或隐式标识。平台也会对可能是AI生成合成的内容进行相应提示,以便用户清晰辨识。 为避免发布的内容在传播过程中引起混淆或误认,用户发布的内容为AI生成合成的,发布时需主动进行声明。标识案例参考: 依据《人工智能生成合成内容标识办法》规定,用户在发布或传播 AI生成合成内容时,不得以任何方式删除、篡改、伪造或隐匿平台添加的 AI 标识。同时不得利用AI技术制作传播虚假信息、侵权信息以及从事任何违法违规活动。对于违反法律法规及平台规范的行为,平台将视违规情况进行处罚。 公告称,微信将不断优化产品功能,保障平台内容的真实性,鼓励创作者发布高质量内容。同时也呼吁广大创作者严格按照《人工智能生成合成内容标识办法》要求及平台规范,发布AI生成合成内容时主动进行声明,共创清朗网络空间。 相关阅读: 9 月 1 日起,AI 生成合...

字节跳动开源 USO,支持统一风格与主体定制的图像生成模型

字节跳动团队近日发布并开源USO(Unified Style-Subject Optimized)模型,这是一个“统一风格-主体”定制生成框架,首次把“风格驱动”与“主体驱动”两类原本对立的图像生成任务合并到单一模型里,并在这两个维度上都达到了开源领域的最佳水平(SOTA)。 USO通过解耦内容与风格特征并引入奖励学习机制,首次实现了风格驱动与主体驱动生成任务的统一框架。 现有方法通常将风格相似性与主体一致性视为对立目标,而USO通过构建包含20万组三元组数据(风格参考图、去风格化主体图、风格化结果图)的训练集,提出跨任务协同解耦范式:利用主体生成模型生成高质量风格化数据,再通过风格奖励引导的解耦训练优化主体模型。 技术上采用SigLIP多尺度特征投影实现风格对齐训练,并通过内容-风格解耦编码器分离条件特征,最终结合风格奖励学习(SRL)进一步提升解耦效果。 USO代码与权重已在Hugging Face与GitHub公开,并配套在线Demo与一键安装脚本。 https://huggingface.co/bytedance-research/USO https://huggingface...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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