論文の概要: A Dataset and Benchmark for Copyright Protection from Text-to-Image Diffusion Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.12052v2
- Date: Wed, 20 Mar 2024 03:45:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-21 21:08:57.576562
- Title: A Dataset and Benchmark for Copyright Protection from Text-to-Image Diffusion Models
- Title（参考訳）: テキスト・画像拡散モデルによる著作権保護のためのデータセットとベンチマーク
- Authors: Rui Ma, Qiang Zhou, Bangjun Xiao, Yizhu Jin, Daquan Zhou, Xiuyu Li, Aishani Singh, Yi Qu, Kurt Keutzer, Xiaodong Xie, Jingtong Hu, Zhen Dong, Shanghang Zhang,
- Abstract要約: 安定した拡散によって生成されたコンテンツと著作権保護下のコンテンツの潜在的な相関性を評価する体系的な研究の欠如がある。
この作業は、著作権保護に関する最初の大規模標準化データセットとベンチマークを提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.5808323691985
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Copyright is a legal right that grants creators the exclusive authority to reproduce, distribute, and profit from their creative works. However, the recent advancements in text-to-image generation techniques have posed significant challenges to copyright protection, as these methods have facilitated the learning of unauthorized content, artistic creations, and portraits, which are subsequently utilized to generate and disseminate uncontrolled content. Especially, the use of stable diffusion, an emerging model for text-to-image generation, poses an increased risk of unauthorized copyright infringement and distribution. Currently, there is a lack of systematic studies evaluating the potential correlation between content generated by stable diffusion and those under copyright protection. Conducting such studies faces several challenges, including i) the intrinsic ambiguity related to copyright infringement in text-to-image models, ii) the absence of a comprehensive large-scale dataset, and iii) the lack of standardized metrics for defining copyright infringement. This work provides the first large-scale standardized dataset and benchmark on copyright protection. Specifically, we propose a pipeline to coordinate CLIP, ChatGPT, and diffusion models to generate a dataset that contains anchor images, corresponding prompts, and images generated by text-to-image models, reflecting the potential abuses of copyright. Furthermore, we explore a suite of evaluation metrics to judge the effectiveness of copyright protection methods. The proposed dataset, benchmark library, and evaluation metrics will be open-sourced to facilitate future research and application. The website and dataset can be accessed website dataset.
- Abstract（参考訳）: 著作権は、クリエイティブ作品の再生、配布、利益の独占的な権限をクリエイターに与える法的権利である。
しかし、近年のテキスト・画像生成技術の進歩は、著作権保護に重大な課題をもたらしており、これらの手法は、未許可コンテンツ、芸術作品、肖像画の学習を容易にし、その後、未管理コンテンツの生成・普及に活用されている。
特に,テキスト・ツー・イメージ・ジェネレーションの新たなモデルである安定拡散の利用は,不正な著作権侵害や配布のリスクを増大させる。
現在、安定した拡散によって生成されたコンテンツと著作権保護下のコンテンツとの潜在的な相関を評価する体系的な研究が欠如している。
そのような研究を行うにはいくつかの課題が伴う。
一 テキスト・ツー・イメージ・モデルにおける著作権侵害に関する本質的曖昧性
二 包括的な大規模データセットがないこと。
三 著作権侵害を定義するための基準基準の欠如
この作業は、著作権保護に関する最初の大規模標準化データセットとベンチマークを提供する。
具体的には、CLIP、ChatGPT、拡散モデルを調整するパイプラインを提案し、アンカー画像、対応するプロンプト、およびテキスト・ツー・イメージ・モデルによって生成された画像を含むデータセットを生成し、著作権侵害の可能性を反映する。
さらに,著作権保護手法の有効性を評価するための評価指標について検討する。
提案されているデータセット、ベンチマークライブラリ、評価メトリクスは、将来の研究とアプリケーションを容易にするためにオープンソース化される予定である。
Webサイトとデータセットは、Webサイトデータセットにアクセスすることができる。
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