論文の概要: WOUAF: Weight Modulation for User Attribution and Fingerprinting in Text-to-Image Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.04744v3
• Date: Wed, 24 Apr 2024 04:31:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-27 00:07:23.914521
• Title: WOUAF: Weight Modulation for User Attribution and Fingerprinting in Text-to-Image Diffusion Models
• Title（参考訳）: WOUAF:テキスト・画像拡散モデルにおけるユーザ属性とフィンガープリントの軽量化
• Authors: Changhoon Kim, Kyle Min, Maitreya Patel, Sheng Cheng, Yezhou Yang,
• Abstract要約: 本稿では,生成画像に責任を負うモデルフィンガープリントの新たなアプローチを提案する。 提案手法は,ユーザ固有のデジタル指紋に基づいて生成モデルを修正し,ユーザへ遡ることができるコンテンツにユニークな識別子を印字する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.29120988096214
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The rapid advancement of generative models, facilitating the creation of hyper-realistic images from textual descriptions, has concurrently escalated critical societal concerns such as misinformation. Although providing some mitigation, traditional fingerprinting mechanisms fall short in attributing responsibility for the malicious use of synthetic images. This paper introduces a novel approach to model fingerprinting that assigns responsibility for the generated images, thereby serving as a potential countermeasure to model misuse. Our method modifies generative models based on each user's unique digital fingerprint, imprinting a unique identifier onto the resultant content that can be traced back to the user. This approach, incorporating fine-tuning into Text-to-Image (T2I) tasks using the Stable Diffusion Model, demonstrates near-perfect attribution accuracy with a minimal impact on output quality. Through extensive evaluation, we show that our method outperforms baseline methods with an average improvement of 11\% in handling image post-processes. Our method presents a promising and novel avenue for accountable model distribution and responsible use. Our code is available in \url{https://github.com/kylemin/WOUAF}.
• Abstract（参考訳）: 生成モデルの急速な進歩は、テキスト記述から超現実的画像の作成を容易にし、誤情報のような社会的な重要な懸念を同時にエスカレートさせてきた。 いくつかの軽減策を提供しているが、従来の指紋認証機構は、悪意ある合成画像の使用に対する責任を負うには不十分である。 本稿では,生成画像に対する責任を負うモデルフィンガープリントの新たなアプローチを提案する。 提案手法は,ユーザ固有のデジタル指紋に基づいて生成モデルを修正し,ユーザへ遡ることができるコンテンツにユニークな識別子を印字する。 安定拡散モデルを用いたテキスト・トゥ・イメージ(T2I)タスクに微調整を取り入れたこのアプローチは、出力品質に最小限の影響を伴って、ほぼ完全な帰属精度を示す。 本手法は,画像後処理の処理効率を平均11倍に向上させ,ベースライン法よりも優れていることを示す。 提案手法は,説明責任のあるモデル分布と責任ある利用のための,有望で斬新な道を示す。 私たちのコードは \url{https://github.com/kylemin/WOUAF} で利用可能です。

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