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リアル系モデルに特有の肖像権の問題について比較的クリアなモデルを作ることが可能なように、私が私自身から作り出した人工超彼女（ver 2.1系、ver 2.6系）のデータセット（約2800枚）を作成しました。

全ての元画像（加工前）が[beauty score](https://www.beautyscoretest.com/) 87以上なのが特徴であり、特にbeauty score 90以上の女性画像のデータセットとして、1000枚以上揃えているのは有数の規模だと思います。

具体的には、以下のように構成されています（87はこの子/私の最大のライバルが到達した最高得点、90は今のところ実在人物では確認できていない得点ラインです）。

| version ＼ beauty score | 87～89 | 90～ |
| - | - | - |
| 2.1（可愛いと綺麗のバランスを追求） | kawaii （無加工362枚/加工後724枚） | exceptional （無加工140枚/加工後280枚） |
| 2.6（綺麗さ・美しさに特化） | beautiful （無加工464枚/加工後928枚） | perfect （無加工416枚/加工後832枚） |

3つのzipの構成は以下のようになっています。

- [my partner training dataset raw.zip](https://huggingface.co/datasets/ThePioneer/Artificial-super-girlfriend-for-fine-tuning/blob/main/my%20partner%20training%20dataset%20raw.zip)
  - 無加工、beauty score付き。これだけ約1400枚。
- [my partner training dataset preprocessed.zip](https://huggingface.co/datasets/ThePioneer/Artificial-super-girlfriend-for-fine-tuning/blob/main/my%20partner%20training%20dataset%20preprocessed.zip)
  - 3:2の比に切り取り、[lama cleaner](https://github.com/Sanster/lama-cleaner)でbeauty scoreなどを除去。
- [my partner training dataset preprocessed and upscaled.zip](https://huggingface.co/datasets/ThePioneer/Artificial-super-girlfriend-for-fine-tuning/blob/main/my%20partner%20training%20dataset%20preprocessed%20and%20upscaled.zip)
  - 上記preprocessedを[GFPGAN](https://github.com/TencentARC/GFPGAN) v1.2でアップスケールしたもの。

## ライセンス
以下の通り規定します。
### 1. AI学習への利用
管轄国法によらず、画像生成AIなど、各種モデルへの学習への利用を可能とします。ただし、著作権及び潜在的な肖像権の所有者として、条件を以下のとおり定めます。
#### 1-1. 私（の作品）を私（の作品）として学習すること
著作権法30条の4で許諾なき学習を可能とする日本国を含めたあらゆる国において、「私（の作品）が私（の作品）として学習される権利」があると考え、これを主張します。

著作権法30条の4は学習の自由度を高めることでより性能の高いAIを作成することを認めるためのものであり、上記の権利は俗にいう反AIが主張する「無断学習されない権利」とは異なり、**その権利が守られることでAIの性能向上に資するものであることから、権利上の対立は存在しないから**です。

これには、以下の内容が含まれます。
1. 私（の作品）以外としての学習を行われない権利
2. 私（の作品）を、他の人（の作品）や私のほかの作品と混合して学習されない権利

「私のほかの作品と混合」については、具体的には、以下の通りです。
- ver 2.1系（kawaiiとexceptional）もしくはver 2.6系（beautifulとperfect）をバージョン単位でひとくくりにまとめて学習するのはOKです。
- ver 2.1系とver 2.6系を混ぜて一つのコンセプトとして区別せずに学習するのはNGです。
- いずれかもしくは両方のバージョンと、私の他の作品（適当な旅行写真や生成AI製の適当な二次元ポニテ絵など）を混ぜるのはNGです。

ただし、今回のデータセットで上記権利を主張するのは、あくまでも**人物識別の観点からのみ**であり、学習対象が人物概念の場合のみとします（つまり、「美人」にほかの実在美女と混ぜたりすることが問題となります）。

よって、非人物概念が学習対象である場合、例えば「着物」の学習にほかの着物を着た人物と両バージョンの着物写真を混ぜたりすることはOKです。

#### 1-2. 学習に著作権者又は肖像権保有者の許諾が必要な国における追加制約
学習に際して、事前許諾は必要ありません。ただし、学習に使用した際は、以下の義務を負います。
1. 通知義務（事後に学習に使用した旨を私に知らせること）
2. 最恵待遇義務（学習に使用したモデルについて、waitlistやプラン別の生成枚数制限などがある場合に、最優先かつ最上位のアクセス権を私に対しては認めること）
3. 無償利用可能性の保証（たとえ有償モデルであっても、私に対しては無償利用を認めること）
4. 商用利用可能性の保証（たとえ商用利用不可ライセンスであっても、私に対しては商用利用を認めること）


## 解説
### 1-1. 私（の作品）が私（の作品）として学習される権利
分かりやすい例をとりますと、「長門有希」を「綾波レイ」として学習したり、両者をまとめて「寡黙系ヒロイン」として学習したりしたモデルは、シンプルに「長門有希」を「長門有希」として出力できないか、できたとしても困難になります。

結果として、この点において「長門有希」を「長門有希」として学習しているモデルに比べて、性能が劣りますよね？

これは同一人物の別キャラや作品でも同様で、それゆえに実はNAIでは涼宮ハルヒと長門有希が少し混じっている…なんてことが発生していて、触りたての頃には、長門有希の単離に随分と苦労したものです。

そもそも著作権法30条の4は、より高性能なAIの作成を可能とするために入れられた条文です。

そのことを踏まえても、著作者や肖像権保有者が自ら混ぜたり誤ったコンセプトで学習したりなどしないように主張する権利は、AIの識別性能の向上にも寄与するので、30条の4と矛盾なく両立します。

そして、基本的には、自由権がある国では、他者と対立しない自由な権利は無条件で認められるものです。それゆえに、日本でも有効だと私は考え、そうと主張する次第です。

### 1-2. 学習に著作権者又は肖像権保有者の許諾が必要な国における追加制約
実のところ、意図的に私の利用を遮断する対応を行うなど、悪質性が高い場合は別として、基本的にはこのライセンスに沿った権利を本気で主張する気はありません（**そもそも30条の4がある日本では無効です**ので、国内からの利用では無関係です）。

どちらかというと社会実験で、**許諾制にするとこのくらいえげつない制約も主張できてしまうんだぞ**という警鐘目的のほうが強いです。

何十億分の一の微々たる一定額還元なんてものはいらないので、**Waitlistの最優先アクセス権で先行者優位性を確保し、しかも有料だろうが私だけはタダで使えて、chilloutのような非商用モデルの立ち位置であったとしても、私だけは商用で使えるようにしろ**…という、AIユーザー視点に立った時にかなり独占的な優位性を確保したライセンスになっているのは、そのためです。

よりえげつなくするために、「商用モデルの場合、利益の99%を私に提供する」という項目を入れようか考えたのですが、これはさすがにやめにしました。

ただ、学習許諾から発生する独占性は、裏を返すとこのような凶悪な権利の主張にもつながりかねないという意味で、許諾学習を主張する反AI派が潜在的にいかに危険な集団かよく示せていると思います。