論文の概要: The Market in the Model: Latent Diffusion as Neural Economy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.19151v1
• Date: Wed, 17 Jun 2026 14:56:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-18 17:16:51.221974
• Title: The Market in the Model: Latent Diffusion as Neural Economy
• Title（参考訳）: モデルにおける市場--ニューラルエコノミーとしての潜在拡散
• Authors: Eryk Salvaggio,
• Abstract要約: ImpettとOffertのニューラル交換価値の概念に基づいて、私はモデルがニューラル経済として機能していると論じます。 この論文は、著作権と商品防衛にのみ焦点をあてた批評は、そのモデルが生み出す非常にフェティシズムを再確認するリスクを負うと警告している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Valuable critique of generative image models within visual culture and the humanities has emphasized the role of datasets in shaping the images they produce. Yet, close studies of the ideological positions embedded into the mechanism of the models have been neglected, leaving them imagined as "black boxes." In a bid to expand, rather than replace, dataset critique, this paper examines the mechanisms of the latent diffusion model in terms of the problems they were brought in to solve on behalf of computer vision engineers, and the decisions each component was tasked with automating. I interpret that ensemble through the histories of its parts and the theory of vision the system inscribes into every generated image. Drawing on Impett and Offert's notion of neural exchange value, I offer this analysis to argue that the model operates as a neural economy: a contained symbolic system that abstracts social communication into commensurable vectors as it transfers the social sphere into parcels for sale. Tracing the training and generation pipelines component by component reveals what each operation displaces, and how it further entrenches the logics of platform and attention economies over social communication. The paper warns that any critique fixated exclusively on copyright and commodity defenses risks reaffirming the very fetishism the model produces, and argues instead for centering social exchange.
• Abstract（参考訳）: 視覚文化と人文科学における生成的イメージモデルの貴重な批判は、それらが生成するイメージを形作る上でのデータセットの役割を強調してきた。 しかし、モデルのメカニズムに埋め込まれたイデオロギー的な位置に関する綿密な研究は無視され、彼らは「黒い箱」と想像された。 本論文は,データセット批判を置き換えるのではなく,コンピュータビジョン技術者を代表して解決した問題と,各コンポーネントが自動処理を行う上での課題の観点から,潜在拡散モデルのメカニズムを考察する。 私は、その部分の履歴と、システムが生成したすべての画像に登録する視覚理論を通して、アンサンブルを解釈する。 ImpettとOffertの神経交換価値の概念に基づいて、私はこのモデルが神経経済として機能すると主張する。 トレーニングと生成パイプラインのコンポーネントをコンポーネント単位で追跡することで、各操作の置き換えや、プラットフォームとアテンションエコノミーの論理をソーシャルコミュニケーションよりもさらに強化する方法が明らかになる。 この論文は、著作権と商品防衛にのみ焦点をあてた批評は、モデルが生み出す非常にフェティシズムを再確認するリスクがあり、代わりに社会交流を中心的に扱うことを主張する、と警告している。

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