論文の概要: Diffusion Art or Digital Forgery? Investigating Data Replication in Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.03860v3
• Date: Mon, 12 Dec 2022 18:52:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-19 12:54:27.684998
• Title: Diffusion Art or Digital Forgery? Investigating Data Replication in Diffusion Models
• Title（参考訳）: 拡散アートかデジタル偽造か? 拡散モデルにおけるデータレプリケーションの検討
• Authors: Gowthami Somepalli, Vasu Singla, Micah Goldblum, Jonas Geiping, Tom Goldstein
• Abstract要約: 生成した画像とトレーニングサンプルを比較し、コンテンツが複製されたことを検知する画像検索フレームワークについて検討する。 フレームワークをオックスフォード花、Celeb-A、ImageNet、LAIONなど複数のデータセットでトレーニングされた拡散モデルに適用することにより、トレーニングセットのサイズがコンテンツ複製の速度にどのように影響するかを議論する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.03978584040557
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Cutting-edge diffusion models produce images with high quality and customizability, enabling them to be used for commercial art and graphic design purposes. But do diffusion models create unique works of art, or are they replicating content directly from their training sets? In this work, we study image retrieval frameworks that enable us to compare generated images with training samples and detect when content has been replicated. Applying our frameworks to diffusion models trained on multiple datasets including Oxford flowers, Celeb-A, ImageNet, and LAION, we discuss how factors such as training set size impact rates of content replication. We also identify cases where diffusion models, including the popular Stable Diffusion model, blatantly copy from their training data.
• Abstract（参考訳）: カットエッジ拡散モデルは高品質でカスタマイズ可能な画像を生成し、商業芸術やグラフィックデザインの目的で使用することができる。 しかし、拡散モデルは独自の芸術作品を作るのか、それともトレーニングセットから直接コンテンツを複製するのか? 本研究では,生成した画像とトレーニングサンプルを比較し,コンテンツが複製されたことを検知する画像検索フレームワークについて検討する。 フレームワークをオックスフォード花、Celeb-A、ImageNet、LAIONなど複数のデータセットでトレーニングされた拡散モデルに適用することにより、トレーニングセットのサイズがコンテンツ複製の速度にどのように影響するかを議論する。 また,人気のある安定拡散モデルを含む拡散モデルが,トレーニングデータからぼんやりとコピーされるケースを特定する。

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