論文の概要: Investigating Copyright Issues of Diffusion Models under Practical Scenarios

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.12803v1
• Date: Fri, 15 Sep 2023 01:34:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-15 15:45:38.778667
• Title: Investigating Copyright Issues of Diffusion Models under Practical Scenarios
• Title（参考訳）: 実用シナリオにおける拡散モデルの著作権問題の検討
• Authors: Yang Zhang, Teoh Tze Tzun, Lim Wei Hern, Haonan Wang, Kenji Kawaguchi
• Abstract要約: 生成モデル、特に拡散モデルにおける著作権は近年顕著な関心事となっている。 拡散モデルにおける著作権研究のためのデータセット作成を容易にするデータ生成パイプラインを開発する。 以上の結果から,最新のStable Diffusion XLを含む,様々な拡散モデルにおける著作権侵害コンテンツの生成頻度が示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.982360758956034
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The issue of copyright in generative models, particularly diffusion models, has become a prominent concern in recent years. Previous studies have predominantly focused on copyright violation at the image level, where generative models replicate copyrighted images entirely. Furthermore, these earlier studies have examined copyright infringements mainly using prompts that are semantically similar to target topics. However, copyright infringement can be more nuanced than mere replication of whole images and can be triggered with prompts that are less directly related to copyright topics. In our work, we tackle the limitations of previous studies by delving into partial copyright infringement, which treats parts of images as copyrighted content, using prompts that are considerably different from copyrighted topics. We develop a data generation pipeline that facilitates the creation of datasets for copyright research in diffusion models. Using our pipeline, we create datasets containing copyright infringement samples for different diffusion models. We conduct evaluations on generated data under various criteria. Our results show the prevalence of generating copyright-infringing content across a range of diffusion models, including the latest Stable Diffusion XL.
• Abstract（参考訳）: 生成モデル、特に拡散モデルにおける著作権の問題は近年、大きな関心事となっている。 以前の研究では、生成モデルが著作権のある画像を完全に複製する画像レベルでの著作権侵害に主に焦点が当てられていた。 さらに、これらの先行研究は、主にターゲットトピックにセマンティックに類似したプロンプトを用いて著作権侵害を調査した。 しかし、著作権侵害は、画像全体の複製よりもニュアンスが高く、著作権トピックに直接関連しないプロンプトでトリガーすることができる。 本研究では,画像の一部を著作権付きコンテンツとして扱う部分的著作権侵害を,著作権付きトピックとは大きく異なるプロンプトを用いて取り扱うことにより,過去の研究の限界に挑戦する。 拡散モデルにおける著作権研究のためのデータセット作成を容易にするデータ生成パイプラインを開発する。 パイプラインを使用して、異なる拡散モデルのための著作権侵害サンプルを含むデータセットを作成します。 様々な基準で生成データの評価を行う。 本研究は,最新の安定拡散xlを含む様々な拡散モデルにおいて,著作権侵害コンテンツの発生率を示す。

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