論文の概要: Unlearnable Examples for Diffusion Models: Protect Data from Unauthorized Exploitation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.01902v1
• Date: Fri, 2 Jun 2023 20:19:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-06 23:22:29.523471
• Title: Unlearnable Examples for Diffusion Models: Protect Data from Unauthorized Exploitation
• Title（参考訳）: 拡散モデルの理解不能な例:不正な搾取からデータを保護する
• Authors: Zhengyue Zhao, Jinhao Duan, Xing Hu, Kaidi Xu, Chenan Wang, Rui Zhang, Zidong Du, Qi Guo, Yunji Chen
• Abstract要約: 本研究では,不正な利用から画像を保護するために,Unlearnable Diffusion Perturbationを提案する。 この成果は、AI生成コンテンツに対するプライバシーと著作権の保護に寄与するため、現実世界のシナリオにおいて重要な意味を持つ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.47099939773165
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Diffusion models have demonstrated remarkable performance in image generation tasks, paving the way for powerful AIGC applications. However, these widely-used generative models can also raise security and privacy concerns, such as copyright infringement, and sensitive data leakage. To tackle these issues, we propose a method, Unlearnable Diffusion Perturbation, to safeguard images from unauthorized exploitation. Our approach involves designing an algorithm to generate sample-wise perturbation noise for each image to be protected. This imperceptible protective noise makes the data almost unlearnable for diffusion models, i.e., diffusion models trained or fine-tuned on the protected data cannot generate high-quality and diverse images related to the protected training data. Theoretically, we frame this as a max-min optimization problem and introduce EUDP, a noise scheduler-based method to enhance the effectiveness of the protective noise. We evaluate our methods on both Denoising Diffusion Probabilistic Model and Latent Diffusion Models, demonstrating that training diffusion models on the protected data lead to a significant reduction in the quality of the generated images. Especially, the experimental results on Stable Diffusion demonstrate that our method effectively safeguards images from being used to train Diffusion Models in various tasks, such as training specific objects and styles. This achievement holds significant importance in real-world scenarios, as it contributes to the protection of privacy and copyright against AI-generated content.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルは画像生成タスクにおいて顕著な性能を示し、強力なAIGCアプリケーションへの道を開いた。 しかし、これらの広く使われている生成モデルは、著作権侵害や機密データ漏洩など、セキュリティやプライバシーの懸念を引き起こす可能性がある。 これらの問題に対処するため,我々は,画像の不正利用から保護するための無理解拡散摂動法を提案する。 提案手法では,各画像が保護されるサンプル回りの摂動ノイズを発生させるアルゴリズムを設計する。 この知覚不能な保護ノイズは、拡散モデル、すなわち、保護データ上で訓練または微調整された拡散モデルは、保護されたトレーニングデータに関連する高品質で多様な画像を生成することができない。 理論的には、これを最大限の最適化問題とみなし、保護雑音の有効性を高めるためのノイズスケジューラに基づくEUDPを導入する。 本手法は拡散確率モデルと潜在拡散モデルの両方について評価し,保護されたデータに対する拡散モデルの訓練が生成画像の品質を著しく低下させることを示した。 特に,安定拡散に関する実験結果は,特定の物体やスタイルを訓練するなど,様々なタスクにおける拡散モデルの訓練に画像を使用することを効果的に防止できることを実証する。 この成果は、AI生成コンテンツに対するプライバシーと著作権の保護に寄与するため、現実世界のシナリオにおいて重要な意味を持つ。

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