AIGC场景下的确权及回报系统建设.pdf

AIGCAIGC场景下的确权及回报系统建设网易伏羲赵增2023/5A2M.MSUP.COM.CN生成式AI与网易A2M.MSUP.COM.CN生成式AI在2023A2M.MSUP.COM.CN式AI在2023A2M.MSUP.COM.CN生成式AI在2023AIGC（AI Generated Content）：人工智能生成内容，包括文字、图像、语音、视频、代码、动作序列等,是继 PGC、UGC 之后的新型内容创作方式。PGC阶段UGC阶段AIGC 专业团队制作，且创作门槛较高，周期较长的内容。内容精致。提供开放工具，允许用户作为创作者参与部分内容，但质量层次不齐。AI辅助用户创作或完全由AI创作，降低生产门槛，提高创作效率。A2M.MSUP.COM.CN网易的内容生态A2M.MSUP.COM.CN网易的内容生态美术设计游戏NPC 游戏领域A2M.MSUP.COM.CN网易的内容生态 音乐领域网易云音乐AIVA AI作曲小冰 XStudio网易天音A2M.MSUP.COM.CN大模型研发体系基础设施复用大模型复用AI框架复用去训练化去服务化去专家化的工作流通过复用解决成本问题基础模型体系图文音行为序列计算优化引擎兼容国产混合算力池推理加速训练加速算法底座公共支撑网易超大规模预训练云平台展示平台接入平台应用平台模型共享微调适配推理加速服务上云用户体验模型下载微调适配服务部署与运维基于AOP建模的低代码平台与API服务化平台降低人力成本降低数据成本降低算力成本A2M.MSUP.COM.CN外部支持及认证网易超大规模预训练模型云平台项目入选浙江省“尖兵项目”资助A2M.MSUP.COM.CN模型体系网易伏羲预训练模型概览2019 H12019 H2NLPMulti-modal2020 H12020 H22021 H12021 H22022 H12022 H2100MNLG200MNLG700MNLG11B Dialog generation300M behavior pretrained model40B multi-task music generation700MNLU5BNLG11BNLG200M text-image alignment400M text-image alignment1Btext-image generation1.4Btext-image generation10B NLU100B Moe-based NLGA2M.MSUP.COM.CN图文模型-丹青鱼香肉丝老婆饼红烧狮子头鸡蛋灌饼青花瓷版的恐龙宋代瓷器自行车穿西装的孙悟空抱着大熊猫坐在火锅旁的成都女子A2M.MSUP.COM.CN图文模型-丹青欧美风中式风日式风照片式A2M.MSUP.COM.CN图文模型-丹青国风外景科幻室内游戏表情图标游戏道具图标游戏技能图标不仅人物，场景、GUI图标均可胜任A2M.MSUP.COM.CN图文模型-丹青自研中文真人模型自研中文艺术风格模型自研中文二次元模型自研中文场景模型A2M.MSUP.COM.CNAIGC的发展与争议A2M.MSUP.COM.CN开源驱动图文生态A2M.MSUP.COM.CN国内代表模型A2M.MSUP.COM.CN典型应用流程A2M.MSUP.COM.CN可控生成需求场景机甲模型：小师妹模型：基于自研中文基础模型古风二次元立绘模型：国画模型：图标模型：湖心亭看雪飞流直下三千尺A2M.MSUP.COM.CN应用举例 处理训练数据将小师妹的图片每张按照图片上的命名打上标签，并且每张的标签首部增加一个预设词，例如“小师妹,xiaoshimei,”打包成tar小师妹,xiaoshimei,666小师妹,xiaoshimei,hi小师妹,xiaoshimei,冲小师妹,xiaoshimei,打工人小师妹,xiaoshimei,慌张小师妹,xiaoshimei,喷雾小师妹,xiaoshimei,生气小师妹,xiaoshimei,问号小师妹,xiaoshimei,喜欢小师妹,xiaoshimei,吓唬小师妹,xiaoshimei,星星眼A2M.MSUP.COM.CN应用举例 选择底座模型中文？英文？真人？动漫？场景？艺术风格？英文fromcivitai场景模型适用于单纯场景的下游微调任务二次元模型适用于二次元人物、立绘的下游微调任务真人模型适用于真实人物生成的下游微调任务艺术模型适用于带有艺术风格的下游微调任务基础模型适用于语意要求高、适合中国特色的下游微调任务中文自研A2M.MSUP.COM.CN应用举例小师妹,xiaoshimei,戴口罩小师妹,xiaoshimei,喝药小师妹,xiaoshimei,欢呼小师妹,xiaoshimei,打篮球小师妹,xiaoshimei,逛超市小师妹,xiaoshimei,骑单车小师妹,xiaoshimei,戴帽子 训练好的模型验收成果底座模型预设tag(二次元风格,丹青约,)+预设tag(小师妹,xiaoshimei,)+引导词A2M.MSUP.COM.CN平台训练 创建模型创建训练模型名称、类型 上传训练图片支持上传文件/文件夹基于丹青约训练：点击式“傻瓜”训练A2M.MSUP.COM.CN平台训练 上传标签支持AI自动打标或手动上传标签excel 开始训练设置训练参数基于丹青约训练：点击式“傻瓜”训练A2M.MSUP.COM.CN平台训练基于丹青约训练：点击式“傻瓜”训练A2M.MSUP.COM.CN大模型面临的挑战Model TrainingCheckpoint Merging(Mix)生成有种族偏见的图片为亚裔女性生成的裸露形象，远远多于白人女性数据偏见生成模型版权问题存在争议版权问题相比于LAION-5B数据集来说，中文开源的多模态数据集少中文领域数据少LAION-5B WUKONG-100M开源模型风格效果类似。通用的优质模型少。同质化严重可追溯性差部分模型通过已有模型权重融合合并得到，很难找到最底层直接通过训练手段得到的模型 A2M.MSUP.COM.CN基于数字确权及回报激励的AIGC系统建设A2M.MSUP.COM.CN通过新关系激发新的生产力增长内容资产库商业应用AI创作平台内容资产保护内容创作者创意作品创作赋能高效产出入库保存作品确权训练授权商用授权&交易收益分配“AI+“AI+确权确权+激励激励”模式下，驱动内容资产爆发式增长模式下，驱动内容资产爆发式增长A2M.MSUP.COM.CN通过新关系激发新的生产力模型训练全链路溯源公证处公证司法链存证智能合约执行权属审核模型训练私有化模型模型合成使用人选择模型输入prompt生成作品权属审核模型训练私有化模型作品生成创作人供稿创作人供稿A2M.MSUP.COM.CN通过新关系激发新的生产力模型训练作品生成复制权改编权信息抽取、含义分析、关系计算及知识发现人的独创性、智力干预、创作意图输入新型“合作作品”模型开发者、训练数据提供者、模型使用者关键环节关联权利合规手段权利人模型授权全链路溯源模型训练需要学习在先的文本与数据，并进行代码编译，涉及到了原数据的复制权与改编权授权，作品生成过程需要明确模型开发者、训练数据提供者、模型使用者三者，对最终作品的实质性创作意图，通过区块链智能合约+公证的方式对上述数据进行实时公证溯源，记录授权过程、证明创作输入A2M.MSUP.COM.CN通过新关系激发新的生产力公平合理的分配机制，促使人机协作任务正向循环，不断创造更大价值回报分解通用模块量化考核参与者劳动效用A2M.MSUP.COM.CN新关系注入新动力长期训练者长期使用者训练作品贡献值/法币使用费模型能力DAO贡献值/法币模型训练者提供训练作品数据源，按训练模型使用率等维度计算贡献值，依据贡献值瓜分平台运营收益池，由智能合约完成全程去中心化分配联盟用户DAO模型使用者提供模型使用数据，以及模型使用费。按照模型使用量等维度计算贡献值，依据贡献值瓜分平台运营收益池，由智能合约完成全程去中心化分配与网络各DAO组织收益及分配机制相关的，底层大模型、费用、会员机制等升级迭代决策，由持有联盟DID的用户，按照DID贡献值进行投票决策。底层模型和基础机制风格模型和强化训练平台运营DAO普通用户任何一个用户都可以付费使用全网训练者提供的私有化模型，生成所需的内容基于web3.0的DAO机制，利用智能合约特性量化平台贡献，依据贡献获取收益及网络投票权A2M.MSUP.COM.CN模型模块化技术Stable diffusionStable diffusionLORA finetuneLORA finetuneLoraLoraLoraA2M.MSUP.COM.CN系统设计A2M.MSUP.COM.CN整体架构A2M.MSUP.COM.CN总结与展望A2M.MSUP.COM.CNAIGC关键技术人机协作ChatGPT提出RLHF的思路网易众包网易丹青约绘画基于AOP思路设计强调人机协作和数据闭环RLHF数据闭环A2M.MSUP.COM.CN未来的AIGC生态内容接收者Web1.0Web1.0内容接收者内容贡献者内容接收者内容贡献者内容收益者Web2.0Web2.0Web3.0Web3.0过去现在未来大模型为生产力带来了指数级的爆发增长，让每个人享受生产力变革带来的、数据作为生产资料的价值分配A2M.MSUP.COM.CN感谢聆听！