스테이블 디퓨전과 미드저니 같은 이미지 생성 AI는 데이터세트 이미지에서 배우고 있지만 이 데이터세트에 포함된 이미지 저작권에 대해선 논의가 있다. 상하이교통대학 연구팀이 발표한 미스트(Mist)는 이미지에 보이지 않는 워터마크를 넣는 것으로 AI에 의해 이미지를 인식할 수 없게 하고 학습을 막는 처리 도구다.
연구팀은 실제로 미스트를 사용해 얼마나 학습을 방해할 수 있는지 보여주는 이미지를 웹사이트에 게시했다. 미리 가져온 이미지에 가까운 결과를 출력(Textual Inversion), 적은 이미지를 추가 학습시키는 기능(Dreambooth) 등을 이용할 수 있다.
미스트는 100스텝, 512×512픽셀 기본 설정으로 하면 3분 이내에 이미지를 처리할 수 있는 등 빠른 처리가 어필되고 있다. 미스트는 단독으로 사용할 수 있으며 스테이블 디퓨전 웹 UI에서도 사용할 수 있다. 미스트는 GPL-3.0 라이선스이며 윈도와 리눅스 버전은 허깅페이스에서 공개된다. 관련 내용은 이곳에서 확인할 수 있다.