論文の概要: Intellectual Property Protection of Diffusion Models via the Watermark Diffusion Process

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.03436v2
• Date: Wed, 29 Nov 2023 14:10:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-01 03:49:59.637767
• Title: Intellectual Property Protection of Diffusion Models via the Watermark Diffusion Process
• Title（参考訳）: 透かし拡散過程による拡散モデルの知的財産保護
• Authors: Sen Peng, Yufei Chen, Cong Wang, Xiaohua Jia
• Abstract要約: 本稿では,タスク生成時に透かしを印字せずに拡散モデルに新しい透かし手法であるWDMを紹介する。 タスク生成のための標準的な拡散プロセスと並行して、透かしを埋め込むための透かし拡散プロセス(WDP)を同時に学習するモデルを訓練する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.38407658885059
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Diffusion models have rapidly become a vital part of deep generative architectures, given today's increasing demands. Obtaining large, high-performance diffusion models demands significant resources, highlighting their importance as intellectual property worth protecting. However, existing watermarking techniques for ownership verification are insufficient when applied to diffusion models. Very recent research in watermarking diffusion models either exposes watermarks during task generation, which harms the imperceptibility, or is developed for conditional diffusion models that require prompts to trigger the watermark. This paper introduces WDM, a novel watermarking solution for diffusion models without imprinting the watermark during task generation. It involves training a model to concurrently learn a Watermark Diffusion Process (WDP) for embedding watermarks alongside the standard diffusion process for task generation. We provide a detailed theoretical analysis of WDP training and sampling, relating it to a shifted Gaussian diffusion process via the same reverse noise. Extensive experiments are conducted to validate the effectiveness and robustness of our approach in various trigger and watermark data configurations.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルは、今日の需要の増加を考えると、急速に深層生成アーキテクチャーの重要な部分となっている。 大規模で高性能な拡散モデルを持つことは、保護に値する知的財産としての重要性を強調し、重要な資源を必要とする。 しかし,拡散モデルに適用した場合,既存の所有権検証のための透かし技術は不十分である。 ウォーターマーク拡散モデルに関する最近の研究は、タスク生成中にウォーターマークを公開するか、あるいはウォーターマークをトリガーするプロンプトを必要とする条件付き拡散モデルのために開発されている。 本稿では,タスク生成時に透かしを印字せずに拡散モデルに新しい透かし手法であるWDMを紹介する。 タスク生成のための標準的な拡散プロセスと並行して、透かしを埋め込むための透かし拡散プロセス(WDP)を同時に学習するモデルを訓練する。 我々は,wdpトレーニングとサンプリングの詳細な理論的解析を行い,同じ逆雑音によるガウス拡散過程と関連づけた。 各種トリガおよび透かしデータ構成におけるアプローチの有効性とロバスト性を検証するため,大規模な実験を行った。

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