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AIGC（Artificial Intelligence Generated Content，生成式人工智慧）的發展方興未艾，為協助同學理解AIGC對創作人帶來的著作權議題，本活動挑選相關文章報導供大家參考，在創作的同時保護自身權益、避免誤踩侵權陷阱。

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北商大藝術季舉辦了一系列活動，帶領大家一同探

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北商大藝術季舉辦了一系列活動，帶領大家一同探索科技與藝術的結合之道：

9/16 生成式AI革新3D設計流程

10/2 3D室內設計中的AI應用(上)

10/9 3D室內設計中的AI應用(下)

10/9 視覺傳達是門語言學(上)

10/16 視覺傳達是門語言學(下)

10/23 銀之鍊金術師:金工體驗工作坊

報名網誌：請點取連結報名表單

報名將以順序為主，如未能出席請於活動開始前24小時告知各講座負責老師

創科系：洪綾珠老師

數媒系：謝芝玲老師

商設系：朱以恬老師

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大家一起用創意喊出對未來的想像！本競賽鼓勵大家運用人工智慧生成技術(AIGC)進行發想與創作，產出具有原創思想的美麗作品。

競賽徵件：即日起至2024年10月21日(一)17:00止

獲獎公告：2024年10月28日(一) 15:00公告於本活動網站

頒獎典禮：2024年10月29日(二) 11:30

全場首獎一名，獎金5,000元

特優金獎三名，獎金2,000元

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「未來迴想」旨在探索科技、藝術和人相互交織的

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「未來迴想」旨在探索科技、藝術和人相互交織的創意表達。我們不僅探索技術改變藝術創作的方式，同時挖掘藝術引導我們理解和塑造未來的策略，在看似無路可循的未來中，找到明確的方向。

從傳統技法到數位藝術，從立體型態到虛擬現實，「未來迴想」反映了技術進步和個人敘事的無限可能，每件作品都是拋向未知的一聲吶喊，一個問題，一種探索，引導我們思考如何在不確定中找到方向，在創造中發現未來。

本次藝術季由國立臺北商業大學創新設計與經營學院主辦，匯聚商業設計管理系、創意科技與產品設計系、數位媒體設計系三系師生能量，透過系列工作坊與講座共同凝視未來，讓種種看似無處可去的想像，在此刻落地成真，NOWHERE, NOW HERE。

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用 AI 也能享有著作權保護嗎？生成式 AI 的著作權大戰一觸即發

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用 AI 也能享有著作權保護嗎？生成式 AI 的著作權大戰一觸即發

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資料來源：台北律師公會

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生成式AI對著作權的挑戰(上)

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生成式AI對著作權的挑戰(上)

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資料來源：聖島國際專利商標聯合事務所

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生成式AI對著作權的挑戰(上)

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生成式AI對著作權的挑戰(下)

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生成式AI對著作權的挑戰(下)

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資料來源：聖島國際專利商標聯合事務所

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生成式AI對著作權的挑戰(下)

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AI與畫家智財訴訟案例系列3：美國畫家告Midjourney生成式AI工具著作侵權案 --原告首戰程序判決吞敗

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AI與畫家智財訴訟案例系列3：美國畫家告Midjourney生成式AI工具著作侵權案 --原告首戰程序判決吞敗

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iKnow科技產業資訊室

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AI與畫家智財訴訟案例系列3：美國畫家告Midjourney生成式AI工具著作侵權案 --原告首戰程序判決吞敗

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圖、AI與畫家智財訴訟案例系列3 美國畫家告Midjourney生成式AI工具著作侵權案 --原告首戰程序判決吞敗 自ChatGPT崛起造就AIGC (AI Generated Content)的百花齊放，導致許多新創公司站在AI浪尖上聲名大噪，像Midjourney和Stability AI推出的穩定擴散(Stable Diffusion)圖像生成（還有OpenAI的DALL-E），可讓使用者以文生圖、以圖生圖，自動產生媲美專業畫家的圖像，讓Midjourney夯到不行，是目前業界頂尖的龍頭代表。 但也正因太火而產生智財爭議訴訟，美國三位藝術家對Stability AI、DeviantArt和Midjourney所開發之生成式AI工具，於2023年1月向北加州聯邦地院提告著作侵權 [1]，而各被告都提出駁回原告起訴之動議（motion to dismiss，被告於案發初始階段，主動要求法院直接駁回起訴，目的在省卻曠日費時之冗長程序，如成功即可提早終結官司），業經法院於2023年10月底，做成中間判決性質之程序裁定。本刊前已介紹Stability AI和DeviantArt部分，本文續對Midjourney進行分析。 本案涉及之Midjourney產品
Midjourney公司總部位於舊金山，其於2022年7月推出的Midjourney產品，初期以測試版形式問世隨後轉型為商業產品。Midjourney的AI工具能根據文本提示(prompt)生成專業水準的圖像。起初是在Discord社群建立機器人，隨後快速轉向商業應用，短短半年內吸引超過千萬付費註冊帳戶，成為引人矚目年營收達1億美元的企業（但這家傳奇性的公司正式員工僅11人）。 原告聲稱，Midjourney產品是一款線上AI圖像生成器，透過不同迭代版本使用穩定擴散技術，根據文本提示生成圖像。目前版本是在圖像子集上使用穩定擴散進行訓練，該圖像產生器以文本提示輸入，生成數位圖像輸出，係完全依賴穩定擴散作為其生成圖像的基礎軟體引擎，再向網路聊天系統Discord的線上使用者及透過應用程式之提供來收費。Midjourney的執行長曾表示，該公司使用大型開放數據集，已「暗示」使用LAION數據集進行訓練，2022年8月Midjourney發布使用穩定擴散之測試版。 本案涉及之擴散技術原理
原告起訴狀指出，「擴散」(diffusion)是一種特定機器學習應用的模型技術，以軟體生成與訓練數據中圖像相似之輸出圖像，該模型存儲訓練數據集中每個項目的壓縮副本。此擴散技術係由史丹佛大學Jascha Sohl-Dickstein領導的一組研究人員於2015年發明，並在其論文中介紹「使用非平衡熱力學(Nonequilibrium Thermodynamics)的深度非監督式學習 (Deep Unsupervised Learning)」，該技術可應用於任何類型的數據，但該論文是集中在數位圖像之應用。 擴散分二個階段進行，第一階段是攝取圖像，並透過系列步驟逐漸向其添加更多雜訊（noise即噪聲，指看到的而非聽到的東西，係混亂和無結構的隨機波動(random fluctuations)），在每個步驟中，程式會添加噪聲（addition of noise，即「加噪」）來改變圖像；到最後一步驟，圖像已經「擴散」成本質上隨機式的噪聲(random noise)。第二階段與第一階段相似但次序相反，透過眾多步驟將特定圖像變成噪聲的過程後再回溯運行，亦即，將隨機噪聲以相反順序應用這些步驟，隨著逐漸去除噪聲數據（denoises，即「去噪」），程式最終還原重新組合成該原來之圖像。起訴狀中摘自Sohl-Dickstein論文，使用螺旋圖像作為訓練數據說明擴散過程的二個階段如下圖。 圖、使用螺旋圖像作為訓練數據說明擴散過程的二個階段 第一行（藍色螺旋）從左到右讀取，描繪擴散第一階段，噪音逐漸添加到螺旋圖像中(其未顯示當中的每個步驟)。中間的圖像顯示擴散過程中途的螺旋，最右邊的圖像顯示擴散過程結束- - 螺旋變成一隨機噪聲場域。 第二行（紅色螺旋）從右到左讀取顯示相反過程：隨機噪聲（最右邊的圖像）逐漸取消擴散，透過反轉第一階段學習步驟的次序來「去噪」。中間的圖像顯示中途點(halfway point)的去噪過程，第二行最左邊的圖像，顯示去噪過程的最終結果：原始螺旋再次回復出現。 原告指控被告之AI生成工具，即以上述運作方式複製其著作權圖像來自動生成侵權圖像。 原告對Midjourney直接侵權之指控
原告指控：Midjourney的訂閱者可透過造訪其Web應用程式，然而問題在於，它是依賴盜用藝術家創作之數百萬張圖像，並將這些圖像用作訓練圖像，因此是從他人受著作權保護的作品中，重新混合組裝和拼貼產生侵權圖像。當被問及Midjourney如何使用數據集時，Midjourney的執行長僅回答：「這是網路上的一個大規模掃描，我們使用已發布的開放數據集進行訓練。」 原告針對Midjourney的直接侵權理論為：
(1) 透過抓取（即複製）受保護的作品，用於為Midjourney產品訓練圖像所製作出圖像，而構成直接侵權；
(2) 透過發行包含訓練圖像壓縮副本的穩定擴散，作為Midjourney產品的一部分而構成直接侵權；
(3) 透過製作和發行Midjourney產品而構成直接侵權，該Midjourney產品本身就是侵權之衍生作品；
(4) 生成並發行屬於侵權衍生作品的輸出圖像。 針對原告指控Midjourney工具訓練數據集用來輸出圖像，包含接受訓練之受著作權保護作品的壓縮副本，但Midjourney反駁這是不合理而難以置信的，因為50億張圖像龐大，不可能被壓縮到一個可執行的程式。針對第一個理論，與關於同案被告Stability AI在LAION中的角色，以及Stability AI抓取然後在穩定擴散中，使用訓練圖像做聯繫的詳細指控不同請參本刊：美國畫家控告Stability AI生成式AI工具著作侵權之程序判決出爐，原告對於Midjourney為其品進行哪些訓練，竟然並無任何事實之陳述。唯一提及的是Midjourney首席執行官的評論，即Midjourney是使用開放數據集（原告假設這些數據集來自LAION），並且在這些數據集上進行訓練。然而，原告宣稱Midjourney所使用穩定擴散之方式，如：「穩定擴散已在多個程式中被用作軟體庫(software library)，包括Midjourney產品」；「作品是指用於訓練任何穩定擴散版本的任何圖像，該圖像由被告直接提供或合併到另一個產品中」云云。 北加州地院對直接侵權之程序裁定
但法院認為以上說法，就原告究竟是基於Midjourney使用穩定擴散，還是基於Midjourney自己獨立使用訓練圖像來訓練產品，還是二者兼而有之？其主張都太含混不明需要澄清。因此，法院認為原告對Midjourney的直接侵權指控不夠清楚，原告也未提供事實說明Midjourney對其AI平台進行哪些訓練，因此在缺乏事實的情況下，法院無法確定Midjourney是否不當使用原告受著作權保護的圖像。另外，原告對Midjourney的衍生作品責任理論也有缺陷，原因與法院在討論DeviantArt案時所指出的原因相同請參本刊：美國畫家控告DeviantArt生成式AI著作侵權首輪程序判決被告占上風。據此，法院核准Midjourney所聲請駁回直接侵權的動議，但允許原告可予以修改(with leave to amend)。 法院進而表示，原告除應添加被告產品使用受著作權保護之壓縮副本的事實外，Midjourney將來可能會對直接侵權主張進行更針對性的攻擊。例如，不清楚的是，穩定擴散是否僅包括可應用於建立圖像的演算法和指令，而這些圖像只含有受著作權保護之訓練圖像的一小部分元素(a few elements)；當Midjourney僅透過其應用程式和網站，將穩定擴散作為「文庫」(library)提供客戶使用時，其為何需要負直接侵權之責？凡此種種法院都認為不確定。然而，法院並未完全排除原告可辯護這一指控的可能性，特別指出原告如能合理地主張，被告的AI產品可讓使用者，透過引用原告姓名的作品來創作新作品，以及原告受保護的內容究竟係如何、以及有多少留在穩定擴散中被AI最終產品所使用的，則其立論可能會更堅強。 原告對Midjourney代理侵權之指控
原告指控，使用者透過被告AI圖像工具，輸入原告姓名後就會產生冒充藝術家原作的圖像，這些使用者可謂是「冒名頂替者」，而其依賴藝術家的原作品，輸入含有特定藝術家姓名的提示回應，所產生的冒充圖像就是「偽造品」。因此，被告應知悉其AI工具的功能容易用來生成偽造品。冒名頂替者出售偽造品使原告因受損，因而被告從AI工具中，直接或間接地從冒名頂替者的侵權行為中獲利，故其應對第三者的侵權行為，承擔代理侵權(vicarious infringement)責任。 但法院認為，法律上要對代理侵權行為負著作侵權責任，原告必須指控被告（1）擁有監督侵權行為的權利和能力(right and ability to supervise)，以及（2）在侵權活動中獲具有直接的經濟利益。參Perfect 10, Inc. v. Visa Int’l Serv. Ass’n, 494 F.3d 788, 802 (9th Cir. 2007)。但問題在於，本案原告針對三位被告之起訴，無分軒輊地將其看成一體、籠統指控其全都構成代理侵權，但具體上哪個被告基於第三人的何種行為，得以構成代理侵權卻並未明確指出，且其起訴狀中對不同被告間無區別的指控，常將三位被告混為一談，難以釐清每個被告究竟誰實際從事何項確切行為，導致法律上可造成間接侵害，完全混淆不明。 Midjourney因而抗辯，原告指控其代理責任之主張應被駁回，因為依Sound & Color, LLC v. Smith案例，No. 222CV01508ABASX, 2023 WL 2821881, at *16 (C.D. Cal. Feb. 28, 2023)，被告不能對自己的直接侵權，承擔間接侵權中之次級責任(secondary liability)。因而，當使用被告的生成式AI產品構成侵權時，只有在對每個被告提出的直接侵權主張充分表達後，法院才能確定，原告是試圖讓被告對自己的直接侵權承擔次級侵權之代理責任，還是讓被告對他人使用其產品的直接侵權來負間接侵權之責，凡此，原告之主張都含糊不清應被駁回。 北加州地院對代理侵權之程序裁定
法院認為，原告基於「冒名頂替者」使用被告工具產生「偽造品」的代理侵權主張，還存有其他重要問題。因原告的訴狀中未能指控，被告以原告作品製作出基於該作品實際存在的「偽造品」為何。反之，原告自己起訴狀中還承認：「根據擴散過程的運作原理，一般而言，對於特定文本指令提示所回應產生由穩定擴散輸出的圖像，不太可能與訓練數據中的任何特定圖像相匹配而近似(close match)」。亦即原告無法舉出被告AI工具，能生成任何「實際上」與其構成相同或近似的「偽造品。可見得，原告已不依賴具體作品之實質相似理論，只能轉而攻擊所有輸出圖像都是衍生侵權作品，然後再補充指控：被告輸出圖像與原告畫作的「風格」(in the styles)或藝術認同(artistic identities)相似關於風格相似是否侵權請參本刊「Midjourney與Stability AI擴散模型自動生成引爆著作侵權疑雲？-- 圖形影像篇」，以至於亦構成「偽造品」。 由於原告並未能對Midjourney提出充分之直接侵權的主張，而有待之後的修改，則法律上即無從對其提起代理侵權的主張，因為代理責任需要直接侵權行為存在做為基礎。參見 Perfect 10, Inc. v. Yandex N.V., 962 F.Supp.2d 1146, 1158 (N.D. Cal. 2013), as amended (Sept. 6, 2013)。法院指出，由於原告未能釋明被告AI平台，如何被第三方以侵權方式使用，以致該代理侵權之主張仍存有缺陷。因此，針對原告指控代理侵權之主張被法院駁回，但法官也網開一面，允許原告進行修正以澄清其理論。 法院特別要求原告修正其理論時，針對這些副本如何在提供給第三方的Midjourney產品中，以違反著作權法保護權利的方式呈現、存在或引用，原告必須提供明確和合理的指控，敘明Midjourney對其產品被第三方使用而承擔代理責任的情況。例如，就他人使用被告AI工具生成偽造品時，被告為何因此會間接侵權而產生代理責任。此外，法院還提醒原告修改時，應列出每個被告就其所從事的行為詳細陳述，而不能再將所有的「被告」混為一談。 此外，Midjourney在其動議聲請中力爭，不應允許原告就其依著作權法中，所規定的表演權之違反請求提出修正，因為在圖畫作品中不存在所謂之表演權，且原告在反對意見中未反對Midjourney之駁回聲請。而庭審中，原告請求允許保留其表演侵權理論之指控，法院雖允許但也明示，在接下來可能的駁回動議中，法院將不會像在這一輪那樣慷慨地允許修正，法院希望對每項指控及支持指控的每個被告行為，提供更具體的資訊。 本案原告提交修改後之起訴狀
為回應法院的糾正，原告於2023年11月底提交修改的起訴狀，但已和與原來起訴大相逕庭，增加七名新的個人原告和一名被告：Runway AI（另一家生成式AI工具公司），原告重新架構新的主張，刪除著作代理侵權指控(vicarious copyright infringement claim)，代之以著作誘導侵權請求(inducement of copyright infringement claim)；還刪除公開權(right of publicity)和不公平競爭之請求，並添加二項商標法《蘭納姆法Lanham Act》請求 - - 虛假認可(false endorsement) [2]和替代理企業外觀侵權(vicarious trade-dress infringement)。修改後的起訴書，還提供有關原告聲稱穩定擴散包含「壓縮副本」或「受保護表達內容」的更多細節，並提供學術論文和Stability AI人員的引用，聲稱這些內容支持原告主張，即模型包含受著作權保護的表達。 結論一 - - AI擴散模型對著作侵權認定帶來新的挑戰
最後，就法院對本案三位被告所下的程序判決，總結一些觀點。 擴散模型在圖像、視頻和語音生成領域受到廣泛應用，其技術原理如前述，就是將一副畫慢慢透過高斯噪聲(Gaussian noise)，逐步以添加雜訊方式消除該畫面中的細節（即加噪），使原來清晰的圖畫一直拆解到最後變成純噪聲，而無法辨識原圖案的情況，然後再逆向操作這種分解過程，由後向前回溯慢慢再透過去除雜訊方式（即降噪或去噪），逐漸導引還原為當初原始清晰的圖案，運行這種反向操作過程，AI就會掌握所有雜訊的特徵，透過訓練神經網絡完全掌握畫作中的所有相關數據，從而可任意自噪聲中合成數據，畫出任何所需要的圖像，因為所有資訊特徵都已被AI提取而盡入其囊中。 但也因此，所畫出的東西可能會與原作不相同，但卻又可能保留原畫中一些風格上的相似，本案擴散模型的運用，就是產生看似不同但風格相近的圖案，除了訓練過程中進行之中間複製外，也會涉及著作權另二項核心議題 -- 1. 風格上相似是否可能構成實質相似而侵權；2. 此種擴散模型被告可否主張構成合理使用而不侵權。 換言之，和傳統著作侵權類型大相逕庭，因為AI運作下之生成創作，已產生新興科技所帶來前所未見的衝擊，因此如何舊酒裝新瓶是一大挑戰，尚待法院進一步認定。然而對業界言，著作權法在被修改前，仍必須按照既有遊戲規則，因此設計AI工具就不能出於僥倖，而應注意如何在過程中多布幾道防線避免踩到侵權地雷。反過來看，如被告能針對新興科技之應用，創造出符合公共利益促進人類福祉的「轉化性的合理使用」(Transformative Fair Use)，依美國過去如第二巡迴上訴法院Authors Guild v. Google, Inc.案、最高法院Google v. Oracle America案，仍可能豁免於侵權，但究竟是否可以構成，業者必須要有足夠睿智來判斷以免承擔法律責任請參本刊「Midjourney與Stability AI擴散模型自動生成引爆著作侵權疑雲？-- 圖形影像篇」。 結論二 - - 北加州地院連續二個AI官司原告都踢到鐵板
值得觀察的是本案之後，同樣北加州地院針對生成式AI的著作侵權案Kadrey, Silverman & Golden v. Meta Platforms, Inc.請參本刊：美國作家集體訴訟控告Meta生成式AI工具LLaMA著作侵權之程序判決出爐，原告第一回合程序上也吃了敗仗。 這二案原告之所以首戰皆鎩羽而歸，似乎犯了一些錯誤！例如著作權登記，一般作者可能不會每完成一件作品後都去登記，但當決定起訴時，此基本前提應妥善準備。本案三位原告的畫作眾多，但最終卻只有其中一位的16幅畫適格作為審理依據！其次，本案原告起訴狀中雖洋洋灑灑，卻未詳細說明每一被告究竟何處又如何構成侵權？其具體行為如何？針對三位被告的侵權說明含混不清，由此可見，對他人起訴確不容易。 本案程序判決中法院似想要釐清：被告可否區分為：參與抓取、複製和使用受著作權保護的作品，來訓練AI模型的公司像Stability；以及將擴散模型程式整合到自己產品中，但卻未參與抓取、複製經註冊訓練圖像的公司像DeviantArt和Midjourney；抑或是該後二者也實際參與複製等行為（此皆待釐清）；再來則是，此三者法律上為何可能構成間接侵權，凡此種種，應是嗣後任何生成式AI侵權訴訟所必須面對的重要課題。 最後要強調的是，AI新興科技所衍生的侵權態樣，和傳統的型態雖有不同！但即便如此，傳統訴訟所要求的舉證方式，並不會因為是AI而有所改變。換言之，原告起訴必須具體說明被告究竟產出何種作品，侵害原告哪些著作的哪些內容，而且在原作和侵權品之間，需建構實質相似性，這是所有著作侵權案件的鐵律，原告不應誤以為在AI的浪潮下，可繞道避開這方面的舉證！當然，如原告在起訴狀中所提，被告生成式AI產出的圖像，不會和原告原來畫作相似，則原告只能將焦點置於訓練過程中的大量複製行為，但此仍取決於最終生成結果是否屬於合理使用，如肯定則該過程中的複製亦不構成侵權！(6160字；圖2)作者資訊：
陳家駿律師 台灣資訊智慧財產權協會理事長 註解： [1] 除了著作權侵害、違反《數位千禧年著作權法》刪除著作權管理資訊(CMI: copyright management information)之外，原告還對被告提告：違反實定法的公開/肖像權(Statutory Right of Publicity)；違反普通法之公開/形像權(Common Law Right of Publicity)；不公平競爭；確認性救濟(declaratory relief)。形象權被看成是一種個人身分或人格權，目的在防止為了商業利益而盜用個人的姓名、肖像或其他個人身分標記（例如暱稱、筆名、聲音、簽名、肖像或照片），聯邦法無此規範而係源普通法。參INTA, https://www.inta.org/topics/right-of-publicity/
[2] 根據《蘭納姆法案》第 43(a)條，當個人的身分與一項產品或服務相連結，以致消費者可能誤以為該人支持或核可該產品或服務產生誤解時，就會發生虛假認可。 https://itlaw-fandom-com.translate.goog/wiki/False_endorsement?_x_tr_sl=en&_x_tr_tl=zh-TW&_x_tr_hl=zh-TW&_x_tr_pto=sc 參考資料：
Andersen et al v. Stability AI Ltd. et al, Docket No. 3:23-cv-00201 (N.D. Cal. Jan 13, 2023), Complaimt
Andersen et al v. Stability AI Ltd. et al, ORDER ON Motions to Dismiss and Strike
Tal Dickstein & Edward Delman, Andersen v. Stability AI Ltd., Oct. 30, 2023
Recent Rulings in AI Copyright Lawsuits Shed Some Light, but Leave Many Questions. PerkinsCoie, 2023/12/14.
Generative AI and Copyright Infringement: Federal Judge in Stability AI Distinguishes ‎‎Between AI Model Creators and Users – For Now. Locke Lord, 2023/11/28. 相關文章：
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生成式AI是否有著作權，「原創性」為核心要件

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生成式AI是否有著作權，「原創性」為核心要件

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AI生成作品著作權尚在法律灰色地帶　ChatGPT加入個人觀點能解侵權疑慮 ｜ 卓越新聞電子報 ｜ 卓越新聞獎基金會

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2022年底ChatGPT開放使用，掀起世人對AI應用的關注，隨著生成式AI產品技術的發展，AI相關的著作權問題已引起廣泛討論。經濟部智慧財產局舉辦「112年著作權講座」，邀請臺灣資訊智慧財產權協會理事長陳家駿，解說AI聊天機器人、ChatGPT與著作權。

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【講座】以生成式AI革新3D設計流程

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【講座】以生成式AI革新3D設計流程

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創意科技與產品設計系藝術季演講

江星誌 / 系統分析師

艾諾比數位資訊股份有限公司

時間：2024年9月16日(一)

10:00~12:00。BB15教室

人數：固定名額50位

本演講深入實踐生成式AI在3D產品設計中的應用。從基本概念出發，逐步展示如何利用GANs和VAEs等技術，以及使用網路上的現有 AI 模型與服務，一步一步從關鍵字撰寫方式，到商品 AI 二維圖形生成，最後產生自定化的3D模型。

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【工作坊】3D室內設計中的AI應用

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【工作坊】3D室內設計中的AI應用

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數位多媒體設計系藝術季工作坊

講師：王錫安 / 專案設計師

光意空間設計

2024年10月2日(三)

13:30~17:40  A435教室

2024年10月9日(三)

13:30~17:40  A435教室

人數：固定名額50位、開放報名5位

AI生成普及之後，人們對於空間的想像已能夠將各式想瞬間變成某種觸手可及的真實存在。資深空間設計師王錫安老師將在兩週的課程中，帶領大家運用AI工具將各式的空間想像建構成型，本活動第一週為空間設計尺度認識與軟體操作、AI風格生成，第二週為作品討論、其他各式AI工具介紹。

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【工作坊】視覺傳達是門語言學

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【工作坊】視覺傳達是門語言學

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商業設計管理系藝術季演講暨工作坊

陳郭益言 / 設計師

飛行模式工作室

2024年10月9日(三)

09:00~13:00  A318教室
2024年10月16日(三)

09:00~13:00  A318教室

人數：固定名額30位、開放報名15位

要求：參與者請自備電腦與延長線

國內外設計競賽的常勝軍陳郭益言設計師，至今已累計近300件設計獎牌，力以圖像代替文字，推動無文字界限的全球對話，並透過創意的符號連結，傳達深刻的訊息與故事。演講中將深入探討如何將人工智慧技術與傳統平面設計相結合，激發創意並改良設計流程，同時保持設計的藝術性和個性化。

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【工作坊】銀之鍊金術師：金工體驗工作坊

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【工作坊】銀之鍊金術師：金工體驗工作坊

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創意科技與產品設計系藝術季工作坊

金日工飾-金工手作工作室

2024年10月23日(三)

15:00~17:00  A542教室

人數：開放報名20位

此工作坊將帶領同學從零開始製作一枚銀質飾品。課程內容包括金工基礎知識、工具使用、設計構思及戒指製作。學習鋸切、打磨等技術，參與同學將體驗創作的樂趣，並在專業講師的指導下完成個性化戒指的製作。

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系列活動

由三系聯合舉辦精彩豐富的講座與工作坊，歡迎有興趣的同學報名參加。

設計競賽

即日起至2024年10月21日(一)止徵件

全場首獎5,000元（一名）

特優金獎2,000元（三名）

成果展覽

2024年10月29日(二)至2024年10月31日(四)

開幕暨頒獎

2024年10月29日(二) 11:00

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Word檔下載：https://shorturl.at/FW3wf

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未來迴想設計競賽簡章0909

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台灣年度最盛大人工智慧專業展「AI EXPO Taiwan 2024」上週在花博爭豔館開幕，三天匯聚超過 250 家廠商及 25,000 參觀者參與。AI 已成為台灣目前積極推動的產業之一，而在 AI領域中 生成式 AI（AIGC） 正風靡各行各業。其中如 ChatGPT 是目前最具指標性的 AIGC 工具。今天 ACCUPASS 整理了 AIGC 的核心概念，讓大家可以更加了解並應用在活動上，讓活動規劃更加方便！

生成式 AI(AIGC) 的核心概念是什麼？

AIGC 全名為 Artificial Intelligence Generated Content，是一種利用機器學習及深度學習演算法模型的技術。透過分析龐大數據庫，使 AI 能夠模仿和學習人類的行為及思考模式。AIGC 能自動生成文字、圖像、音樂、影片等原創內容，在一般的工作應用中，AIGC 可以用於生成富有創意的廣告文案、視覺呈現和社群文案內容，進而提高品牌曝光和吸引力。

辦活動該如何實際運用 生成式 AI(AIGC)？

對於許多人來說 AI 工具百百種，該如何使用相對應的工具呢？ 我們整理了一些工具，讓你可以在 ACCUPASS 上架活動時使用，幫助你更好規劃活動！

圖片生成工具

文案生成工具

音樂生成工具

影片生成工具

廣告投放工具

使用生成式 AI (AIGC) 需要注意的地方

生成式 AI 時的優勢非常多，可以提高我們的工作效率，創作更多有創意的內容，但其實還有一些值得注意的問題：

1. 資料隱私和倫理 ：生成式 AI 可能會根據訓練過程中會收集及產出個人資訊。在使用時，應該避免上傳可能涉及個人隱私的內容，被 AI 看光光！

2. 不確定性 ：生成式AI 的回答非百分之百準確的，因為它是基於訓練數據和模型的預測，許多資料未免絕對正確。所以在使用時應該小心謹慎，避免提供錯誤資料。

3. 版權和知識產權 ：生成的內容可能涉及版權及著作權問題。因此在使用時，應該遵守相關法規，不侵犯他人的知識產權。

結語

數位時代的 AI 工具多到數不清，你可以透過嘗試各種不同的工具，找到最能提升活動工作效率的工具。若你想了解更多讓活動曝光的辦法，歡迎與我們的活動顧問聊聊！讓顧問協助你找到活動的最佳管道！有其他想了解的服務，如其他展會科技、攝影服務，也都歡迎詢問！讓顧問協助你舉辦一場完美的活動！
▸ 讓活動被更多人看見，與我們的活動顧問聯繫

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數位時代必備的 AI 工具！讓生成式 AI (AIGC) 簡化你的工作！ - ACCUPASS 生活誌

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AIGC 全名為 Artificial Intelligence Generated Content，是一種利用機器學習及深度學習演算法模型的技術。透過分析龐大數據庫，使 AI 能夠模仿和學習人類的行為及思考模式。AIGC 能自動生成文字、圖像、音樂、影片等原創內容。

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免費的AIGC圖像生成工具

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免費的AIGC圖像生成工具

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通通免費用！「這10款」AIGC繪畫工具一定要收藏，幫你快速生圖｜加密城市 CryptoCity

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無需擔心高昂的費用，也無需繁瑣的學習過程，一起探索這十個免費的文字生成圖像AIGC 工具。

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Firefly 等 AI 產生器能夠讓人們以新方式想像、試驗以及讓想法變成現實，從而增強人們的創意。因為 Adobe 希望 Firefly 不僅止步於 AI 文字轉影像產生器，所以使它成為獨一無二的產生器。Firefly 是 Creative Cloud 的一部分，我們建置 Firefly 是為了輔助 Adobe 創作者熟悉愛用的工具，為這些工具提供文字式編輯功能，並可產生各式各樣的媒體，例如靜態影像、影片和 3D 內容，以及筆刷、向量圖、質感等「創意元素」。

Firefly 的未來展望，是讓創作者能夠使用日常語言和其他輸入方式，快速測試設計變化、移除相片中的干擾物、新增元素到插畫、變更影片的氣氛、新增質感到 3D 物體、建立數位體驗等等，然後搭配使用 Firefly 和其他 Creative Cloud 工具 順暢自訂及編輯他們的內容。

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利用 Adobe Photoshop 強大的生成式 AI 相片編輯能力使用 AI 技術支援的設計工具，在彈指間完成困難的編輯以及獨特的設計。

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北商大藝術季2024未來迴想