YouTube ने क्रिएटर्स के लिए क्रिएटर्स के लिए क्रिएटर स्टूडियो में एक नया टूल लॉन्च किया है, जिसमे ं वे दर्शकों के साथ पारदर्शिता और विश्वास बढ़ाने के लिए जनरेटिव AI के साथ निर्मित परिवर्तित या सिंथेटिक मीडिया का खुलासा कर सकते हैं।
आवश्यक प्रकटीकरण में परिवर्तित फुटेज, सिंथेटिक आवाज़ें और डिजिटल रूप से संशोधित चेहरे शामिल हैं, जो वीडियो विवरण और वीडियो प्लेयर पर प्रदर्शित होते हैं।
प्लेटफ़ॉर्म की योजना प्रकटीकरण नियमों को लागू करने और वास्तविक व्यक्तियों की नकल करने वाली एआई-जनित या सिंथेटिक सामग्री को हटाने के लिए गोपनीयता नीतियों को अपडेट करने की है, जिसका उद्देश्य सामग्री उत्पादन में जनरेटिव एआई के उपयोग को स्पष्ट करना है।
वास्तविक और एआई-जनित सामग्री के बीच अंतर करन े के लिए YouTube जैसे प्लेटफार्मों पर एआई-जनित सामग्री को लेबल करने की आवश्यकता पर बहस केंद्र।
चिंताएं एआई के संभावित दुरुपयोग, प्रवर्तन चुनौतियों और ऑनलाइन सामग्री में स्वतंत्र अभिव्यक्ति और विश्वास पर प्रभाव के इर्द-गिर्द घूमती हैं।
प्रतिभागी सामग्री प्रामाणिकता की पुष्टि करने, एआई-जनित सामग्री में कॉपीराइट स्वामित्व, ऑडियो और वीडियो में सिंथेटिक परिवर्तनों को विनियमित करने और प्रमाणीकरण के लिए पीकेआई जैसी तकनीक का लाभ उठाने पर चर्चा करते हैं, डिजिटल क्षेत्र में गलत सूचना और उपयोगकर्ता हेरफेर के कारण इस तरह के लेबलिंग की प्रभावशीलता के बारे में संदेह व्यक्त करते हैं।
एसवी 3 डी एक नया उन्नत जनरेटिव मॉडल है जो एकल छवियों से उच्च-गुणवत्ता, दृश्य-सुसंगत 3 डी वीडियो का उत्पादन करता है, जो दो वेरिएंट पेश करता है: कक्षीय वीडियो के लिए SV3D_u और परिभाषित कैमरा पथ के साथ 3 डी वीडियो के लिए SV3D_p।
स्थिर Zero123 और Zero123-XL जैसे पिछले मॉडलों से बेहतर प्रदर्शन करते हुए, SV3D मल्टी-व्यू स्थिरता और उपन्यास दृश्य संश्लेषण में उत्कृष्टता प्राप्त करता है, जो स्थिरता एआई सदस्यता के साथ व्यावसायिक उपयोग और हगिंग फेस पर वजन के साथ गैर-व्यावसायिक उपयोग दोनों के लिए उपलब्ध है।
वीडियो प्रसार मॉडल का उपयोग करते हुए, SV3D उलझी हुई रोशनी अनुकूलन में सुधार करता है और बेहतर आउटपुट के लिए नकाबपोश स्कोर आसवन नमूना हानि का परिचय देता है, 3D तंत्रिका चमक क्षेत्र और विस्तृत जाल अभ्यावेदन को बढ़ाता है।
Stability.ai ने कई छवियों का उपयोग करने वाले मॉडल के साथ अपने एकल छवि मॉडल की प्रभावशीलता की तुलना करते हुए स्थिर वीडियो 3 डी पेश किया है।
चर्चा विशिष्ट GPU, सीमाओं और उच्च-प्रदर्शन कंप्यूटर सेटअप के लिए GPU मॉडल में भविष्य की प्रगति पर तकनीकी मुद्दों के इर्द-गिर्द घूमती है।
विषय छवियों से उच्च-रिज़ॉल्यूशन 3 डी मॉडल उत्पन्न करना, 3 डी मॉडल निर्माण और मुद्रण को स्वचालित करना, गेम के लिए खिलौनों और मूर्तियों में संभावित एआई उपयोग, और उच्च गुणवत्ता वाली 3 डी फाइलें प्राप्त करने में चुनौतियां, इन प्रौद्योगिकियो ं की क्षमता और सीमाओं दोनों को प्रदर्शित करते हैं।
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