疲れたら休んでください。)この「noise」というのは数学的な見地よりする便宜の呼びかたであって、▼「元の絵に“ノイズ”を乗せて別の絵になる!」みたいな『日本語』で曲解してはいけませんよ。▼「noise」とは「離散」のパラメータである(※「xの値を入れると、まるでランダムに見えるyの値を出してくる『まことに都合のよい関数!』」と思えばよい)、▼ある値に対して1対1で対応する出力が定まるのですよ。すべての生成画像には「i丁目j番地!」(=後述)みたいな一意のアドレス(特定の出力が必ず得られる入力)があるわけです。...そこからですかっ!!(※恐縮です。)その「noise」を、AIの外側で、つまりわたしたちがじぶんでサイコロを振ってあてずっぽうで決めて、しこうしてAIの入力に渡すということになってございます。サイコロをどう振ったかという責任がわたしたちに押し付けられているともいえます。データサイエンスの分野では、観測データからノイズを取り除き、一定の法則を見つけ出して抽象化することをモデリングと呼ぶ。モデリングには、応答変数が何らかの確率分布に従うという仮定の下で、モデルに必要となる係数・パラメータを推測する方法が最も多く用いられている。いう仮定で“美しく”扱えないものをぜんぶ「ノイズ」ということにするというわけであります。それは簡単な関数しか使わないからそうなるんでしょみたいな&しつれいしました。(棒読み)・「一意の」https://www.nttpc.co.jp/yougo/%E4%B8%80%E6%84%8F%E3%81%AE.html・「創作的寄与」とはにわが知りたい(2017年11月28日)http://www.itmedia.co.jp/news/articles/1711/28/news020_4.html※はにわ:よくわからないもの、の意。Optionsとしては、単純計算でも27万通りくらいの組み合わせがありますので、どのOptionsを選ぶのかという点については、選んだ人の「創作的寄与」はあると考えても良いような気がします。気に入った画像を選別するという行為をした場合には、その選択行為に「創作的寄与」があると考えてもよいかもしれません。「condition」に属する34種類より「noise」の128の値のほうが支配的な項になっているという感触があり、その「noise」に関してまったくサイコロを振っているだけである限りは「創作的寄与」とはとてもいえますまい。「依拠(いきょ)性なしとして著作権侵害とならないという考えも十分成り立ちうるが、現行法上の解釈を前提とすると依拠性ありとして著作権侵害となると思われる」というものです。サイコロを振ったけれどうまく振れてないみたいなときに、ほとんど元の画像の特徴をそのまま反映して色だけ違う程度の画像が出力されてしまった(※「されてしまった」に傍点)とき、それは限りなくアウトではなかろうかと&しかし(学習に使われた)元のデータのいずれとも「じゅうぶんな距離があります(どれとも似ていません)」みたいな『保証』を示す表示(数字)は出ないのでまったく不安だよとはこのことだよ。ユーザーがナイーブにサービスを使用すると、どこかで見たことのある感じがする画像が生成されたときに好ましいと感じ、従って、サービスとしては、元のデータを『申し訳程度!』に改変してみせた画像を出力するケースをユーザーに期待させるという構図になってしまっていないでしょうか。画像をパラメータで生成している(そのパラメータをランダムに決めさせるUIを提供している)ということが、そもそも『見せ金!』のようなものになってしまってはいないでしょうか。