Fediver

動かしてるのはこれだけど, いくら追加学習したとはいえ7Bは使えないな...
https://www.lightblue-tech.com/2025/02/04/lightblue%E3%80%81%E4%B8%AD%E5%9B%BD%E7%99%BA%E3%81%AEllm%E3%80%8Cdeepseek-r1%E3%80%8D%E3%81%AB%E6%97%A5%E6%9C%AC%E8%AA%9E%E3%81%A7%E8%BF%BD%E5%8A%A0%E5%AD%A6%E7%BF%92%E3%82%92%E6%96%BD%E3%81%97/

F外から失礼します

生成AIの問題は、絵師さんが書いた絵を学習データにされることが問題なのではなく、絵師さんが書いた絵で追加学習し、かつそのモデルで生成した当該絵師さんの画風に告示した絵を生成した自分or当該絵師さんの作品だ！と主張してインターネット上に公開されるのが問題だという認識でいます(いわゆるパクリや偽造)。

そのため、この問題を解決するためには絵に来歴情報を埋め込み、誰orどのAIが描いたり生成したりしたのかを知ることができるようにしたほうがより効果的であると思われます。
これを知ることができれば、この絵自分の画風or絵に酷似しているが自分以外の第三者が作成している！ということを客観的に証明でき、法的処置も取りやすいためです。

このような来歴情報を埋め込む規格としてC2PAがあります。
https://c2pa.org/
https://github.com/c2pa-org
https://www.cybertrust.co.jp/blog/rd/about-c2pa.html
これはAdobeをはじめとする大手企業・放送局が推進・整備している規格で偽装がほぼ不可能となっています。
また、生成AIにも適用でき既に利用されているのも大きな特徴です。

以上から暗号化に取り組む前にC2PAを活用してみてはいかがでしょうか？

長文失礼しました。
私自身絵を描かないため考慮が至っていない点も多々あるかとは思いますが参考にしてくださりますと幸いです。

絵師の皆様には自分が書いた絵を学習されること自体が嫌なのか、自分の絵を追加学習させたAIで自分の画風に近い絵を出力してそれを俺の作品だ！と言い張られるのが嫌なのかはぜひ胸に手を当てて今一度考えてほしい