論文の概要: On Copyright Risks of Text-to-Image Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.12803v2
• Date: Mon, 19 Feb 2024 02:47:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-21 04:32:54.428223
• Title: On Copyright Risks of Text-to-Image Diffusion Models
• Title（参考訳）: テキスト・画像拡散モデルの著作権リスクについて
• Authors: Yang Zhang, Teoh Tze Tzun, Lim Wei Hern, Haonan Wang, Kenji Kawaguchi
• Abstract要約: 拡散モデルは、テキストプロンプト(T2I)生成と呼ばれるタスクである、テキストプロンプトからのイメージの作成において優れている。 近年,直接的かつ著作権のあるプロンプトを用いた拡散モデルの著作権行動に関する研究が行われている。 私たちの研究は、間接的なプロンプトでさえ著作権問題を引き起こすような、より微妙な形態の侵害を調べることで、これを拡張しています。
• 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: Diffusion models excel in many generative modeling tasks, notably in creating images from text prompts, a task referred to as text-to-image (T2I) generation. Despite the ability to generate high-quality images, these models often replicate elements from their training data, leading to increasing copyright concerns in real applications in recent years. In response to this raising concern about copyright infringement, recent studies have studied the copyright behavior of diffusion models when using direct, copyrighted prompts. Our research extends this by examining subtler forms of infringement, where even indirect prompts can trigger copyright issues. Specifically, we introduce a data generation pipeline to systematically produce data for studying copyright in diffusion models. Our pipeline enables us to investigate copyright infringement in a more practical setting, involving replicating visual features rather than entire works using seemingly irrelevant prompts for T2I generation. We generate data using our proposed pipeline to test various diffusion models, including the latest Stable Diffusion XL. Our findings reveal a widespread tendency that these models tend to produce copyright-infringing content, highlighting a significant challenge in this field.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルは、テキストプロンプト(text-to-image (t2i) generationと呼ばれるタスク)から画像を作成する際に、多くの生成的モデリングタスクにおいて優れている。 高品質な画像を生成する能力にもかかわらず、これらのモデルはトレーニングデータから要素を複製することが多く、近年は実際のアプリケーションにおける著作権の懸念が高まっている。 著作権侵害に対する懸念が高まる中で、近年の研究では、直接著作権プロンプトを用いた拡散モデルの著作権行動が研究されている。 私たちの研究は、間接的なプロンプトでさえ著作権問題を引き起こすような、より微妙な形態の侵害を調べることでこれを拡張しています。 具体的には,拡散モデルにおける著作権研究のためのデータを体系的に生成するデータ生成パイプラインを提案する。 当社のパイプラインは,T2I 生成のための一見無関係なプロンプトを用いて,作品全体ではなく視覚的特徴の複製を含む,より実用的な方法で著作権侵害を調査することを可能にする。 提案するパイプラインを用いてデータを生成し,最新の安定拡散xlを含む各種拡散モデルをテストする。 その結果,これらのモデルが著作権侵害コンテンツを生み出す傾向が広く見られ,この分野における大きな課題が浮き彫りになった。

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