論文の概要: The Stable Signature: Rooting Watermarks in Latent Diffusion Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.15435v2
- Date: Wed, 26 Jul 2023 07:19:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-27 15:52:24.843060
- Title: The Stable Signature: Rooting Watermarks in Latent Diffusion Models
- Title（参考訳）: 安定なシグナチャ:潜拡散モデルにおけるローイング透かし
- Authors: Pierre Fernandez, Guillaume Couairon, Herv\'e J\'egou, Matthijs Douze
and Teddy Furon
- Abstract要約: 本稿では,画像透かしと潜時拡散モデルを組み合わせたアクティブな戦略を提案する。
目標は、生成したすべての画像が、将来の検出および/または識別を可能にする、見えない透かしを隠すことだ。
予め訓練された透かし抽出器は、生成された画像から隠された署名を回収し、統計検査を行い、生成モデルから来たものかどうかを判定する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.209892051477194
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Generative image modeling enables a wide range of applications but raises
ethical concerns about responsible deployment. This paper introduces an active
strategy combining image watermarking and Latent Diffusion Models. The goal is
for all generated images to conceal an invisible watermark allowing for future
detection and/or identification. The method quickly fine-tunes the latent
decoder of the image generator, conditioned on a binary signature. A
pre-trained watermark extractor recovers the hidden signature from any
generated image and a statistical test then determines whether it comes from
the generative model. We evaluate the invisibility and robustness of the
watermarks on a variety of generation tasks, showing that Stable Signature
works even after the images are modified. For instance, it detects the origin
of an image generated from a text prompt, then cropped to keep $10\%$ of the
content, with $90$+$\%$ accuracy at a false positive rate below 10$^{-6}$.
- Abstract（参考訳）: 生成画像モデリングは幅広いアプリケーションを可能にするが、責任あるデプロイメントに関する倫理的懸念を提起する。
本稿では,画像透かしと潜在拡散モデルを組み合わせたアクティブ戦略を提案する。
目標は、生成したすべての画像が、将来の検出や識別を可能にする、見えない透かしを隠すことだ。
この方法は、バイナリシグネチャで条件付けられたイメージジェネレータの潜在デコーダを迅速に微調整する。
予め訓練された透かし抽出器は、生成された画像から隠された署名を回収し、統計検査を行い、生成モデルから来たものかどうかを判定する。
画像修正後も安定署名が機能することを示すため,様々な世代タスクにおける透かしの可視性と頑健性を評価した。
例えば、テキストプロンプトから生成された画像の原点を検出し、その内容の10\%$を90$+$\%$精度で10$^{-6}$以下で保持する。
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