論文の概要: Regeneration Based Training-free Attribution of Fake Images Generated by
Text-to-Image Generative Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.01489v1
- Date: Sun, 3 Mar 2024 11:55:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-06 21:04:47.389657
- Title: Regeneration Based Training-free Attribution of Fake Images Generated by
Text-to-Image Generative Models
- Title（参考訳）: テキストから画像への生成モデルから生成した偽画像のトレーニングフリー帰属
- Authors: Meiling Li, Zhenxing Qian, Xinpeng Zhang
- Abstract要約: そこで本研究では,テキスト・ツー・イメージ・モデルによって生成された偽画像をソース・モデルに属性付けするためのトレーニング不要な手法を提案する。
テスト画像と候補画像の類似性を計算し、ランキングすることにより、画像のソースを決定することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.33821502730661
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Text-to-image generative models have recently garnered significant attention
due to their ability to generate images based on prompt descriptions. While
these models have shown promising performance, concerns have been raised
regarding the potential misuse of the generated fake images. In response to
this, we have presented a simple yet effective training-free method to
attribute fake images generated by text-to-image models to their source models.
Given a test image to be attributed, we first inverse the textual prompt of the
image, and then put the reconstructed prompt into different candidate models to
regenerate candidate fake images. By calculating and ranking the similarity of
the test image and the candidate images, we can determine the source of the
image. This attribution allows model owners to be held accountable for any
misuse of their models. Note that our approach does not limit the number of
candidate text-to-image generative models. Comprehensive experiments reveal
that (1) Our method can effectively attribute fake images to their source
models, achieving comparable attribution performance with the state-of-the-art
method; (2) Our method has high scalability ability, which is well adapted to
real-world attribution scenarios. (3) The proposed method yields satisfactory
robustness to common attacks, such as Gaussian blurring, JPEG compression, and
Resizing. We also analyze the factors that influence the attribution
performance, and explore the boost brought by the proposed method as a plug-in
to improve the performance of existing SOTA. We hope our work can shed some
light on the solutions to addressing the source of AI-generated images, as well
as to prevent the misuse of text-to-image generative models.
- Abstract（参考訳）: テキスト・ツー・イメージ生成モデルは最近, 素早い記述に基づく画像生成能力に注目が集まっている。
これらのモデルは有望な性能を示したが、生成された偽画像の潜在的な誤用に関する懸念が持ち上がった。
そこで本研究では,テキスト対画像モデルから生成した偽画像をソースモデルに分類する,単純かつ効果的なトレーニングフリーな手法を提案する。
原因となるテスト画像が与えられた場合、まず画像のテキスト的プロンプトを反転させ、その後、再構成されたプロンプトを異なる候補モデルに挿入して、候補の偽画像を再生します。
テスト画像と候補画像の類似度を計算してランク付けすることにより、画像のソースを決定することができる。
この属性により、モデル所有者はモデルの誤用に対して責任を負うことができる。
提案手法は,候補となるテキスト・ツー・イメージ生成モデルの数を制限するものではない。
総合的な実験により,(1)偽画像をソースモデルに効果的にアトリビュートし,最先端の手法と同等のアトリビューション性能を実現すること,(2)実世界のアトリビューションシナリオによく適合した高いスケーラビリティ能力を有すること,などが明らかになった。
(3)提案手法は,ガウス的ぼかし,JPEG圧縮,リサイズなど,一般的な攻撃に対して良好なロバスト性が得られる。
また, 帰属性能に影響を与える要因を分析し, 提案手法がプラグインとしてもたらした向上要因を検討し, 既存のsomaの性能を向上させる。
われわれの研究は、AI生成画像のソースに対処するソリューションに光を当て、テキストから画像への生成モデルの誤用を防ぐことを願っている。
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