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生成式人工智能 (gen-AI) 的最新进展使得只需单击一下即可生成照片般逼真且具有艺术灵感的照片，满足数百万在线用户的需求。要探索人们如何使用 DALLE 和 StableDiffusion 等 gen-AI 模型，了解 AI 生成的照片中的主题、内容和变化至关重要。在这项工作中，我们介绍了 TWIGMA（带有 MetadatA 的 TWItter Generative-ai 图像），这是一个全面的数据集，涵盖了 2021 年 1 月至 2023 年 3 月在 Twitter 上收集的 800,000 多张 gen-AI 图像，以及相关元数据（例如推文文本、创建日期、点赞数），可在 https://zenodo.org/records/8031785 上找到。通过将 TWIGMA 与自然图像和人类艺术作品进行比较分析，我们发现与非 gen-AI 图像相比，gen-AI 图像具有独特的特征，并且平均而言表现出较低的可变性。此外，我们发现 gen-AI 图像与自然图像之间的相似性与点赞数量呈反比。最后，我们观察到 Twitter 上 AI 生成图像的主题发生了纵向变化，用户越来越多地分享艺术上复杂的内容，例如复杂的人类肖像，而他们对自然场景和动物等简单主题的兴趣有所下降。我们的研究结果强调了 TWIGMA 作为研究 AI 生成图像的独特数据资源的重要性。
来自 Twitter 的带有元数据的 AI 生成图像数据集
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