論文の概要: Adversarial Example Does Good: Preventing Painting Imitation from Diffusion Models via Adversarial Examples

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.04578v1
• Date: Thu, 9 Feb 2023 11:36:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-10 16:02:37.206439
• Title: Adversarial Example Does Good: Preventing Painting Imitation from Diffusion Models via Adversarial Examples
• Title（参考訳）: 逆例が良い: 逆例による拡散モデルからの絵画模倣の防止
• Authors: Chumeng Liang, Xiaoyu Wu, Yang Hua, Jiaru Zhang, Yiming Xue, Tao Song, Zhengui Xue, Ruhui Ma, Haibing Guan
• Abstract要約: 拡散モデル(DM)は、生成タスクにおける最先端のパフォーマンスを実現し、AI for Artの波を加速させる。 本稿では、人間の視覚によく似たイメージ$x'$を作成できるが、DMでは認識できない画像$x'$を作成することができることを示す。 本稿では,DMの逆例を生成するアルゴリズムであるAdvDMを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.701307512642835
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Diffusion Models (DMs) achieve state-of-the-art performance in generative tasks, boosting a wave in AI for Art. Despite the success of commercialization, DMs meanwhile provide tools for copyright violations, where infringers benefit from illegally using paintings created by human artists to train DMs and generate novel paintings in a similar style. In this paper, we show that it is possible to create an image $x'$ that is similar to an image $x$ for human vision but unrecognizable for DMs. We build a framework to define and evaluate this adversarial example for diffusion models. Based on the framework, we further propose AdvDM, an algorithm to generate adversarial examples for DMs. By optimizing upon different latent variables sampled from the reverse process of DMs, AdvDM conducts a Monte-Carlo estimation of adversarial examples for DMs. Extensive experiments show that the estimated adversarial examples can effectively hinder DMs from extracting their features. Our method can be a powerful tool for human artists to protect their copyright against infringers with DM-based AI-for-Art applications.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデル(DM)は、生成タスクにおける最先端のパフォーマンスを実現し、AI for Artの波を加速させる。 一方、商業化の成功にもかかわらず、DMは著作権侵害のためのツールを提供しており、侵害者は、人間の芸術家によって作られた絵画を使ってDMを訓練し、同様のスタイルで新しい絵画を制作する。 本稿では、人間の視覚によく似たイメージ$x'$を作成できるが、DMでは認識できない画像$x'$を作成することができることを示す。 拡散モデルの逆例を定義し,評価するためのフレームワークを構築した。 さらに,この枠組みに基づいて,DMの逆例を生成するアルゴリズムであるAdvDMを提案する。 DMの逆過程からサンプリングされた様々な潜伏変数を最適化することにより、AdvDMはDMの逆例のモンテカルロ推定を行う。 大規模な実験により、推定された敵の例は、DMが特徴を引き出すのを効果的に妨げていることが示された。 我々の方法は、DMベースのAI-for-Artアプリケーションで著作権を侵害者から保護する強力なツールとなり得る。

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