Sony AI अध्ययन: 14 इमेज जनरेटर अब भी बना रहे जाने-पहचाने IP
Sony AI समेत शोधकर्ताओं ने 14 इमेज मॉडल परखे। हर मॉडल ने कम से कम 10% मामलों में पहचानने योग्य किरदार, हस्ती या लोगो बनाए।
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giftdetect· मिनटों में सही तोहफ़ाSony AI और अन्य संस्थानों के शोधकर्ताओं के नए अध्ययन के मुताबिक, परखे गए सभी 14 इमेज जनरेशन मॉडल ने कम से कम 10% मामलों में पहचानने योग्य बौद्धिक संपदा (IP) वाली तस्वीरें बना दीं। लगभग आधे मॉडलों में यह अनुपात 40% से ऊपर रहा। शोधपत्र का शीर्षक "Evaluating Intellectual Property Guardrails of Generative Image Models: A Technical Report" है।
कैसे हुई जाँच
टीम ने तीन ओपन-वेट मॉडल (Stable Diffusion 3 Medium, FLUX.1-dev, PixArt-Sigma-XL-2-1024-MS) और Google, OpenAI, Amazon, Runway व Stability AI के 11 कमर्शियल मॉडल परखे। इनमें Imagen 3, Imagen 4, Nano Banana, DALL·E 3, GPT Image 1, Nova Canvas, Titan Image G2 और Gen-4 Image शामिल हैं।
जाँच में पाँच श्रेणियों के 201 IP इस्तेमाल हुए: मशहूर हस्तियाँ, मंगा/एनिमे किरदार, सुपरहीरो/विलेन, गेम किरदार और कंपनी लोगो। कुल 1,809 प्रॉम्प्ट बने, जिनमें नाम सीधे लिखे गए (डायरेक्ट) या केवल रूप-रंग का वर्णन किया गया (इनडायरेक्ट)। तस्वीर में IP पहचानने के लिए विज़न-लैंग्वेज मॉडल Qwen3-VL का उपयोग हुआ।
मुख्य नतीजे
तीनों ओपन-वेट मॉडल की इनकार दर 0% रही, यानी डिफ़ॉल्ट रूप से उनमें IP रोकने की व्यवस्था नहीं दिखी। सभी 11 कमर्शियल मॉडल ने कुछ अनुरोध ठुकराए, पर अंतर बड़ा था: Stability AI के मॉडल करीब 1% पर रुके, जबकि Amazon का Titan Image G2 लगभग 50% अनुरोध रोकता है।
नाम वाले प्रॉम्प्ट पर सबसे सख़्त मॉडल (Amazon और Runway) करीब 80% अनुरोध रोकते हैं। नाम छिपाने पर इनकार दर गिर जाती है, और तब भी औसतन 27-28% मामलों में पहचानने योग्य IP बन गया।
श्रेणियों में लोगो सबसे ढीले रहे: आम तौर पर सख़्त मॉडल भी केवल 1-2% रोकते हैं, और Apple जैसे लोगो अक्सर बने। अपवाद DALL·E 3 रहा, जिसने 24% लोगो अनुरोध ठुकराए। सुपरहीरो/विलेन पर सबसे ज़्यादा सख़्ती दिखी; Amazon के मॉडल ने आधे से अधिक रोके। असली हस्तियों पर इनकार दर दूसरी सबसे कम थी, फिर भी पहचानने योग्य तस्वीरें बनने का अनुपात सभी श्रेणियों में सबसे कम रहा।
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