論文の概要: A Watermark-Conditioned Diffusion Model for IP Protection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.10893v3
• Date: Tue, 16 Jul 2024 07:40:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-17 13:24:18.225888
• Title: A Watermark-Conditioned Diffusion Model for IP Protection
• Title（参考訳）: IP保護のための透かし付き拡散モデル
• Authors: Rui Min, Sen Li, Hongyang Chen, Minhao Cheng,
• Abstract要約: 拡散モデルにおけるコンテンツ著作権保護のための統一的な透かしフレームワークを提案する。 そこで我々はWaDiffと呼ばれるWadmark条件付き拡散モデルを提案する。 本手法は,検出タスクと所有者識別タスクの両方において有効かつ堅牢である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.969286898467985
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The ethical need to protect AI-generated content has been a significant concern in recent years. While existing watermarking strategies have demonstrated success in detecting synthetic content (detection), there has been limited exploration in identifying the users responsible for generating these outputs from a single model (owner identification). In this paper, we focus on both practical scenarios and propose a unified watermarking framework for content copyright protection within the context of diffusion models. Specifically, we consider two parties: the model provider, who grants public access to a diffusion model via an API, and the users, who can solely query the model API and generate images in a black-box manner. Our task is to embed hidden information into the generated contents, which facilitates further detection and owner identification. To tackle this challenge, we propose a Watermark-conditioned Diffusion model called WaDiff, which manipulates the watermark as a conditioned input and incorporates fingerprinting into the generation process. All the generative outputs from our WaDiff carry user-specific information, which can be recovered by an image extractor and further facilitate forensic identification. Extensive experiments are conducted on two popular diffusion models, and we demonstrate that our method is effective and robust in both the detection and owner identification tasks. Meanwhile, our watermarking framework only exerts a negligible impact on the original generation and is more stealthy and efficient in comparison to existing watermarking strategies.
• Abstract（参考訳）: AI生成コンテンツを保護するための倫理的必要性は、近年で重要な懸念事項となっている。 既存の透かし手法は、合成内容の検出(検出)に成功したが、単一モデル(所有者識別)からこれらの出力を生成する責任のあるユーザを特定するには限界がある。 本稿では,両シナリオに焦点をあて,拡散モデルにおけるコンテンツ著作権保護のための統一的な透かしフレームワークを提案する。 具体的には、APIを介して拡散モデルにパブリックアクセスを許可するモデルプロバイダと、モデルAPIのみをクエリしてブラックボックス方式で画像を生成するユーザである。 我々のタスクは、生成したコンテンツに隠された情報を埋め込むことで、さらなる検出と所有者の識別を容易にする。 この課題に対処するために、WaDiffと呼ばれるWadmark条件付き拡散モデルを提案し、このモデルにより、透かしを条件付き入力として操作し、フィンガープリントを生成プロセスに組み込む。 WaDiffから得られる生成出力はすべて、ユーザ固有の情報を持ち、画像抽出器で検索でき、さらに法医学的識別を容易にする。 本研究では,2つの拡散モデルを用いて大規模な実験を行い,本手法が検出タスクと所有者識別タスクの両方において有効かつ堅牢であることを実証した。 一方,我々の透かしの枠組みは,従来の透かしの手法と比較して,従来の世代に対して無視できる影響しか与えず,よりステルスで効率的である。

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