Lovlet - 画像保護プラットフォーム

Lovletは、どなたでもご利用いただける画像保護プラットフォームです。
生成AIによる学習からコンテンツを守り、自身の作品を保護できる環境を提供します。

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【新サービスリリースのお知らせ】

こちらの画像保護技術を無料で利用できるサービスをリリースしました。
ぜひこちらもご活用ください！ https://t.co/WOB8QwICJ2

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高速に画像保護を行う技術の紹介です。

FastProtect (CVPR’25)
https://t.co/XhuXL4fPY5

本技術では、摂動を事前学習させることで、拡散モデルに対する防御を高速に実行できます。
ご参考になれば幸いです。

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【サービス統合のお知らせ】

平素より本サービスをご利用いただき、ありがとうございます。
このたび運営体制の見直しに伴い、2026年6月30日をもちまして本サービスの機能を Lovlet Hub へ統合することとなりました。

詳細につきましては、下記リンクよりご確認ください。
https://t.co/13BfyygvuS

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ライセンスの都合上、今後、商用利用が認められていない技術を取り扱う可能性もあることから、総合的に検討した結果、このような判断に至りました。

サービスの提供につきましては、今後も継続してまいりますので、どうぞご安心ください。

今後とも何卒よろしくお願い申し上げます。

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【重要なお知らせ】

平素より画像保護プラットフォームLovletをご利用いただき誠にありがとうございます。

この度、今後の学術的な技術提供を継続していくにあたり、運営方針の見直しを行うこととなりました。
その結果、誠に勝手ではございますが、2025年12月30日をもちまして、すべての有料サービスの販売を終了させていただきます。

現在サブスクリプションサービスにご加入中のお客様につきましては、契約終了日をもって自動解約となりますが、以降も引き続き、現在ご加入中のプランを無償でご利用いただけます。

今後とも、より良いサービスの提供に努めてまいりますので、引き続きよろしくお願い申し上げます。

Lovlet事務局

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こちらで紹介している12の画像保護技術についても、お手元のPC上でご利用いただけますので、こちらもぜひご覧ください。
https://t.co/N8DFD5tsOE

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高麗大学とマイクロソフトリサーチによる最新の画像保護技術の紹介です。

BlurGuard (NeurIPS'25)
https://t.co/mIHUPv3e2K

こちらは環境構築することでお手元のPC上でもご利用いただけますので、こちらもぜひご活用ください。
https://t.co/F6ijBhLiy6

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概要はこちらもご参考ください。
https://t.co/BjYYsHzfTx

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高速に画像保護を行う技術の紹介です。

FastProtect (CVPR’25)
https://t.co/XhuXL4fPY5

本技術では、摂動を事前学習させることで、拡散モデルに対する防御を高速に実行できます。
ご参考になれば幸いです。

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クラウドファンディングのご支援に感謝し、掲載を希望されたご支援者様のお名前を掲載させていただきます。

お名前の誤記や記載漏れがございましたら、CAMPFIREのメッセージ機能、またはお問い合わせ先のメールアドレスまでご連絡いただけますようお願いいたします。 https://t.co/KH22C5d4kr

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【リターン実施完了のお知らせ】

この度は、本クラウドファンディングに多くのご支援を賜り、心より感謝申し上げます。

「クラウドファンディング達成の御礼」と「リターンの実施内容」につきまして記載しておりますので、こちらよりご確認ください。
https://t.co/mA4vYiyrtI

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クラウドファンディング達成の御礼🎉

多くのご支援、応援を頂き心より御礼申し上げます。
316名もの皆さまにご支援をいただき、目標の171%達成で募集期間を終えることができました。

これからリターン準備とプロジェクトの長期継続に向けて取り組んでまいります。

どうぞよろしくお願いいたします。

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【クラウドファンディング本日最終日🔥】

残り14時間（5/31 23:59まで）となりました。

プラットフォームの継続・第3ゴールに向けて、どうぞ最後のご支援・応援をよろしくお願いいたします。

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【クラウドファンディング 残り1日】

プラットフォームの継続公開に向けて、現在第3ゴールに向けた支援を募っています。
支援者限定バッジの付与など、この期間限定のものもありますので、ぜひラストスパートご協力頂けたら幸いです。

▼ プロジェクトのURLはこちらです
https://t.co/mFPr9LjpYG

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LoRAなどは事前学習が必要ですが、1枚の画像だけで学習不要の技術（PhotoMaker, IDAdapter, FastComposerなど）も注目が集まっています。

また、静止画を動画のように動かす技術（AnimateDiffなど）も非常に強力なので、今後はプライバシーのみならず倫理の観点からも議論される必要がありそうです。

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同セッション別の研究では、故人の生成AI写真について、歴史上の人物（紫式部・徳川家康）と身近な人物（祖父母・曾祖父母）で「見たい〜見たくない」という意向について調査した結果、どちらも31%程度で、2021〜2023年にかけて実施された調査と比べて、肯定的な意向を持つ回答者が増加したようです。

特に、近年の死別経験がある人ほどAIによる再現に肯定的であることが有意に示されたことから、写真から画像や動画を生成する取り組みは今後増えていきそうです。

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現在大阪で開催されている人工知能学会に来ています。

プライバシー保護に関する研究は少なからずあるものの、画像・音声などのメディア保護に関する直接の研究はない状況なので、今後国内でもフォーカスされて欲しいところです。

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オーガナイズドセッション「AIによる故人再現の可能性と課題」では、法の観点より倫理の観点にフォーカスした研究が多くありました。

例えば、AI美空ひばりの「お久しぶりです」という発言は、「AI美空ひばり」ではなく「美空ひばり」であることを示す発言であったことから、許容できない方がいたという見解でした。

そのため、適切な再現性が重要という主張でしたが、質疑では「生成AIは再現ではなく新しいものができてしまうことが問題ではないか」という指摘もあり、今後検討したい/検討するべき課題という回答でした。

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【クラウドファンディング 残り1日】

プラットフォームの継続公開に向けて、現在第3ゴールに向けた支援を募っています。
支援者限定バッジの付与など、この期間限定のものもありますので、ぜひラストスパートご協力頂けたら幸いです。

▼ プロジェクトのURLはこちらです
https://t.co/mFPr9LjpYG

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皆さま個人でもご利用いただけることを目的として、「2025年最新の画像保護技術とソースコード」についての記事を公開しました。

全てソースコード付きで紹介していますので、是非ご活用ください。 https://t.co/HbdWcD3JL2

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今後の方針につきましては、直接的な画像保護処理機能および、適切に画像をアーカイブ・公開する機能の二つを主軸として運用していく予定です。

活動応援によって得られるクローバーについては、直接的な報酬受け取りではなく、より学術的な成果を享受できるよう、最新の画像保護技術を適用できる仕様に変更していく予定です。

また、第3ゴールを達成できなかった場合でも、皆さま個人でもご活用いただけるよう、ソースコード付きの最新の画像保護技術に関する情報などを今後発信していく予定です。

引き続き、どうぞよろしくお願い申し上げます。