論文の概要: EKILA: Synthetic Media Provenance and Attribution for Generative Art
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.04639v1
- Date: Mon, 10 Apr 2023 15:11:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-11 14:42:30.872095
- Title: EKILA: Synthetic Media Provenance and Attribution for Generative Art
- Title（参考訳）: EKILA: ジェネレーティブアートのための合成メディアの創出と貢献
- Authors: Kar Balan, Shruti Agarwal, Simon Jenni, Andy Parsons, Andrew Gilbert,
John Collomosse
- Abstract要約: EKILAは、創造者がジェネレーティブAI(GenAI)への貢献に対して、認識と報酬を受けることを可能にする分散型フレームワークである。
EKILAは、堅牢な視覚的帰属技術を提案し、これを新しいコンテンツ証明標準(C2PA)と組み合わせている。
EKILAは、権利のトークン化表現を導入するために、NFT(Non-fungible token)エコシステムを拡張している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.02055922311379
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We present EKILA; a decentralized framework that enables creatives to receive
recognition and reward for their contributions to generative AI (GenAI). EKILA
proposes a robust visual attribution technique and combines this with an
emerging content provenance standard (C2PA) to address the problem of synthetic
image provenance -- determining the generative model and training data
responsible for an AI-generated image. Furthermore, EKILA extends the
non-fungible token (NFT) ecosystem to introduce a tokenized representation for
rights, enabling a triangular relationship between the asset's Ownership,
Rights, and Attribution (ORA). Leveraging the ORA relationship enables creators
to express agency over training consent and, through our attribution model, to
receive apportioned credit, including royalty payments for the use of their
assets in GenAI.
- Abstract（参考訳）: EKILAは、創造者が生成AI(GenAI)への貢献に対して認識と報酬を受けることを可能にする分散型フレームワークである。
EKILAは、堅牢な視覚的帰属技術を提案し、AI生成画像に責任のある生成モデルとトレーニングデータを決定する、合成画像証明の問題に対処する、新たなコンテンツ証明標準(C2PA)とこれを組み合わせている。
さらに、EKILAはNFT(Non-fungible token)エコシステムを拡張して、権利のトークン化表現を導入し、資産の所有者、権利、および属性(ORA)間の三角関係を可能にする。
ORA関係の活用により、クリエーターはトレーニング同意よりも代理店を表現でき、私たちの帰属モデルを通じて、GenAIにおける資産の使用に対するロイヤリティ支払いを含む認定クレジットを受け取ることができる。
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