論文の概要: Tree-Ring Watermarks: Fingerprints for Diffusion Images that are Invisible and Robust

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.20030v2
• Date: Thu, 1 Jun 2023 12:01:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-02 10:50:20.451589
• Title: Tree-Ring Watermarks: Fingerprints for Diffusion Images that are Invisible and Robust
• Title（参考訳）: 木輪透かし:目に見えず頑丈な拡散画像の指紋
• Authors: Yuxin Wen, John Kirchenbauer, Jonas Geiping, Tom Goldstein
• Abstract要約: 生成モデルのアウトプットを透かしは、著作権をトレースし、AI生成コンテンツによる潜在的な害を防ぐ重要なテクニックである。 本稿では,拡散モデル出力を頑健にフィンガープリントするTree-Ring Watermarkingという新しい手法を提案する。 私たちの透かしは画像空間に意味的に隠れており、現在デプロイされている透かしよりもはるかに堅牢です。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.91987293510401
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Watermarking the outputs of generative models is a crucial technique for tracing copyright and preventing potential harm from AI-generated content. In this paper, we introduce a novel technique called Tree-Ring Watermarking that robustly fingerprints diffusion model outputs. Unlike existing methods that perform post-hoc modifications to images after sampling, Tree-Ring Watermarking subtly influences the entire sampling process, resulting in a model fingerprint that is invisible to humans. The watermark embeds a pattern into the initial noise vector used for sampling. These patterns are structured in Fourier space so that they are invariant to convolutions, crops, dilations, flips, and rotations. After image generation, the watermark signal is detected by inverting the diffusion process to retrieve the noise vector, which is then checked for the embedded signal. We demonstrate that this technique can be easily applied to arbitrary diffusion models, including text-conditioned Stable Diffusion, as a plug-in with negligible loss in FID. Our watermark is semantically hidden in the image space and is far more robust than watermarking alternatives that are currently deployed. Code is available at https://github.com/YuxinWenRick/tree-ring-watermark.
• Abstract（参考訳）: 生成モデルのアウトプットを透かしは、著作権をトレースし、AI生成コンテンツによる潜在的な害を防ぐ重要なテクニックである。 本稿では,拡散モデル出力を頑健にフィンガープリントするTree-Ring Watermarkingという新しい手法を提案する。 サンプリング後の画像へのポストホックな修正を行う既存の方法とは異なり、Tree-Ring Watermarkingはサンプリングプロセス全体に微妙に影響を与え、人間の目に見えないモデル指紋を生み出す。 ウォーターマークは、サンプリングに使用される初期ノイズベクトルにパターンを埋め込む。 これらのパターンはよりフーリエ空間に構成され、畳み込み、作物、拡張、反転、回転に不変である。 画像生成後、拡散過程を反転してノイズベクトルを検索して透かし信号を検出し、埋め込み信号をチェックする。 この手法は,fidの損失を無視できるプラグインとして,テキスト条件付き安定拡散を含む任意の拡散モデルに容易に適用できることを実証する。 私たちのウォーターマークはイメージ空間にセマンティックに隠されており、現在デプロイされているウォーターマークよりもずっと堅牢です。 コードはhttps://github.com/yuxinwenrick/tree-ring-watermarkで入手できる。

関連論文リスト

• Shallow Diffuse: Robust and Invisible Watermarking through Low-Dimensional Subspaces in Diffusion Models [10.726987194250116]
  拡散モデル出力にロバストで見えない透かしを埋め込む新しい透かし技術であるShallow Diffuseを導入する。 我々の理論的および経験的分析により,浅度拡散はデータ生成の一貫性と透かしの検出可能性を大幅に向上させることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-28T14:51:04Z)
• Stable Signature is Unstable: Removing Image Watermark from Diffusion Models [1.656188668325832]
  本研究では,拡散モデルから透かしを微調整して除去する新たな攻撃法を提案する。 以上の結果から,本攻撃は画像が非透かしとなるような拡散モデルから効果的に透かしを除去できることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-12T03:04:48Z)
• DiffuseTrace: A Transparent and Flexible Watermarking Scheme for Latent Diffusion Model [15.982765272033058]
  潜在拡散モデル(LDM)は幅広い応用を可能にするが、違法利用に関する倫理的懸念を提起する。 DiffuseTraceと呼ばれる新しいテクニックは、すべての生成された画像に見えない透かしを埋め込んで、将来的な検出を意味づける。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-04T15:32:57Z)
• Gaussian Shading: Provable Performance-Lossless Image Watermarking for Diffusion Models [71.13610023354967]
  著作権保護と不適切なコンテンツ生成は、拡散モデルの実装に課題をもたらす。 本研究では,性能ロスレスかつトレーニング不要な拡散モデル透かし手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-07T13:30:10Z)
• Who Wrote this Code? Watermarking for Code Generation [53.24895162874416]
  本稿では,機械生成テキストを検出するために,Entropy Thresholding (SWEET) を用いたSelective WatErmarkingを提案する。 実験の結果,SWEETはコード品質を著しく向上し,すべてのベースラインを上回ります。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-24T11:49:52Z)
• The Stable Signature: Rooting Watermarks in Latent Diffusion Models [29.209892051477194]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-27T17:57:33Z)
• A Watermark for Large Language Models [84.95327142027183]
  本稿では,プロプライエタリな言語モデルのための透かしフレームワークを提案する。 透かしはテキストの品質に無視できない影響で埋め込むことができる。 言語モデルAPIやパラメータにアクセスすることなく、効率的なオープンソースアルゴリズムを使って検出することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-24T18:52:59Z)
• Certified Neural Network Watermarks with Randomized Smoothing [64.86178395240469]
  本稿では,ディープラーニングモデルのための認証型透かし手法を提案する。 我々の透かしは、モデルパラメータが特定のl2しきい値以上変更されない限り、取り外し不可能であることが保証されている。 私たちの透かしは、従来の透かし法に比べて経験的に頑丈です。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-16T16:06:59Z)
• Split then Refine: Stacked Attention-guided ResUNets for Blind Single Image Visible Watermark Removal [69.92767260794628]
  従来の透かし除去方法は,ユーザから透かしの位置を取得したり,マルチタスクネットワークをトレーニングして,背景を無差別に復元する必要があった。 本稿では,注目誘導型ResUNetsを積み重ねた新しい2段階フレームワークを提案し,検出・除去・精錬の過程をシミュレートする。 様々な条件下で4つの異なるデータセット上でアルゴリズムを広範囲に評価し,その手法が他の最先端手法をはるかに上回っていることを示す実験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-13T09:05:37Z)
• Towards transformation-resilient provenance detection of digital media [38.865642862858195]
  トランスフォーメーション・レジリエンス・ウォーターマーク検出器を学習するためのフレームワークであるReSWATを紹介する。 本手法は,複数の後処理変換を経た場合でも,信号の発覚を確実に検出することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-14T18:08:07Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。