Mākslas darbu attēlu aizsardzības programmatūras efektivitātes testēšana pret to izmantošanu attēlu ģenerēšanas rīku apmācībā

Abstract

Bakalaura darbā tiek pētīti un salīdzināti programmatūras risinājumi, ar kuriem iespējams aizsargāt mākslas darbus no to patvaļīgas izmantošanas attēlu ģenerēšanas rīku apmācībā. Gan mākslīgā intelekta (MI) uzņēmumi, gan interneta lietotāji apmāca MI modeļus, izmantojot mūsdienu mākslinieku darbu attēlus bez autortiesību saskaņošanas. Tāpēc māksliniekiem ir nepieciešama tiešsaistē publicēto darbu attēlu aizsardzība. Aizsardzības programmatūru praktiskais salīdzinājums tiek veikts, apmācot attēlu ģenerēšanas modeļus ar darba autores veidotām ilustrācijām, kas ir aizsargātas ar pētāmo programmatūru. Ir apskatīts, kādus rezultātus attēlu aizsardzībā iespējams sasniegt ar dažādiem izmaiņu intensitātes līmeņiem. Aizsardzības rezultātu novērtējums tiek veikts ar mākslinieku un mākslas darbu skatītāju piedalīšanos brīvprātīgā pētījuma aptaujā.

The bachelor’s thesis studies and compares software solutions for protecting artworks against their unauthorized use in training of image generation tools. Both artificial intelligence (AI) companies and internet users train AI models using images of contemporary artists’ artworks while disregarding copyright. Therefore, artists have a need for protecting artwork images posted online. Practical comparison of protection software is done by training image generation models on illustrations drawn by the thesis’s author that are protected with the studied software. The protection results that can be achieved with different levels of change intensity to images are also examined. The resulting protections are evaluated with the participation of both artists and artwork viewers in a voluntary study.