論文の概要: Understanding and Improving Adversarial Attacks on Latent Diffusion Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.04687v2
• Date: Fri, 15 Dec 2023 06:42:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-18 18:44:58.493412
• Title: Understanding and Improving Adversarial Attacks on Latent Diffusion Model
• Title（参考訳）: 潜伏拡散モデルによる敵攻撃の理解と改善
• Authors: Boyang Zheng, Chumeng Liang, Xiaoyu Wu, Yan Liu
• Abstract要約: 遅延拡散モデル(LDM)は、画像生成において最先端のパフォーマンスを達成するが、著作権とプライバシの懸念を高める。 LDMに対する敵対的な攻撃は、LDM駆動の少ショット生成において、許可されていない画像が使用されるのを防ぐために生まれる。 本稿では,現在最先端の複数ショット生成パイプラインに対して優れた性能を示すLCMに対する効果的な敵攻撃を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.268827963476317
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Latent Diffusion Model (LDM) achieves state-of-the-art performances in image generation yet raising copyright and privacy concerns. Adversarial attacks on LDM are then born to protect unauthorized images from being used in LDM-driven few-shot generation. However, these attacks suffer from moderate performance and excessive computational cost, especially in GPU memory. In this paper, we propose an effective adversarial attack on LDM that shows superior performance against state-of-the-art few-shot generation pipeline of LDM, for example, LoRA. We implement the attack with memory efficiency by introducing several mechanisms and decrease the memory cost of the attack to less than 6GB, which allows individual users to run the attack on a majority of consumer GPUs. Our proposed attack can be a practical tool for people facing the copyright and privacy risk brought by LDM to protect themselves.
• Abstract（参考訳）: latent diffusion model (ldm) は画像生成における最先端のパフォーマンスを実現し、著作権やプライバシーの懸念も高めている。 ldmに対する敵対的な攻撃は、ldm駆動の少数ショット生成で不正な画像が使用されるのを防ぐために生まれます。 しかし、これらの攻撃は、特にgpuメモリにおいて、適度なパフォーマンスと過剰な計算コストに苦しむ。 本稿では, LDMの現時点の複数ショット生成パイプライン(例えばLoRA)に対して優れた性能を示す, LDMに対する効果的な対向攻撃を提案する。 我々は、いくつかのメカニズムを導入し、攻撃のメモリコストを6GB未満に削減することで、メモリ効率で攻撃を実行する。 提案した攻撃は、LDMが自己保護のためにもたらした著作権とプライバシーのリスクに直面する人々にとって、実用的なツールとなり得る。

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