論文の概要: DIAGNOSIS: Detecting Unauthorized Data Usages in Text-to-image Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.03108v2
• Date: Sun, 4 Feb 2024 04:13:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-07 05:51:27.528954
• Title: DIAGNOSIS: Detecting Unauthorized Data Usages in Text-to-image Diffusion Models
• Title（参考訳）: DIAGNOSIS:テキストと画像の拡散モデルにおける不正なデータ使用の検出
• Authors: Zhenting Wang, Chen Chen, Lingjuan Lyu, Dimitris N. Metaxas, Shiqing Ma
• Abstract要約: 保護されたデータセットにインジェクトされたコンテンツを配置することで、不正なデータ利用を検出する手法を提案する。 具体的には、ステルス画像ワープ機能を用いて、これらの画像にユニークな内容を追加することにより、保護された画像を修正する。 このモデルが注入されたコンテンツを記憶したかどうかを解析することにより、不正に不正に使用したモデルを検出することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 85.52369122266549
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent text-to-image diffusion models have shown surprising performance in generating high-quality images. However, concerns have arisen regarding the unauthorized data usage during the training or fine-tuning process. One example is when a model trainer collects a set of images created by a particular artist and attempts to train a model capable of generating similar images without obtaining permission and giving credit to the artist. To address this issue, we propose a method for detecting such unauthorized data usage by planting the injected memorization into the text-to-image diffusion models trained on the protected dataset. Specifically, we modify the protected images by adding unique contents on these images using stealthy image warping functions that are nearly imperceptible to humans but can be captured and memorized by diffusion models. By analyzing whether the model has memorized the injected content (i.e., whether the generated images are processed by the injected post-processing function), we can detect models that had illegally utilized the unauthorized data. Experiments on Stable Diffusion and VQ Diffusion with different model training or fine-tuning methods (i.e, LoRA, DreamBooth, and standard training) demonstrate the effectiveness of our proposed method in detecting unauthorized data usages. Code: https://github.com/ZhentingWang/DIAGNOSIS.
• Abstract（参考訳）: 最近のテキストから画像への拡散モデルは、高品質な画像を生成するのに驚くべき性能を示している。 しかし、トレーニングや微調整プロセス中に不正なデータの使用が懸念されている。 例えば、モデルトレーナーが特定のアーティストが作成した一連のイメージを収集し、許可を得てアーティストにクレジットを与えることなく類似の画像を生成することができるモデルを訓練しようとする場合である。 そこで本研究では,保護データセット上で訓練されたテキストから画像への拡散モデルに入力された暗記を植え付けることにより,不正なデータ使用を検出する手法を提案する。 具体的には、人間にほとんど知覚できないが拡散モデルにより捉え記憶できるステルス画像ワープ機能を用いて、これらの画像にユニークな内容を加えることにより、保護された画像を修正する。 モデルが注入されたコンテンツ(つまり生成された画像が注入後処理機能によって処理されているかどうか)を記憶しているかどうかを分析することで、不正に不正に利用されたモデルを検出することができる。 異なるモデルトレーニングや微調整法(lora,dreambooth,standard training)を用いた安定拡散とvq拡散の実験は,不正なデータ使用量検出における提案手法の有効性を示す。 コード:https://github.com/ZhentingWang/DIAGNOSIS

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