論文の概要: A Dataset and Benchmark for Copyright Infringement Unlearning from Text-to-Image Diffusion Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.12052v3
- Date: Fri, 21 Jun 2024 14:58:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-24 19:36:33.456810
- Title: A Dataset and Benchmark for Copyright Infringement Unlearning from Text-to-Image Diffusion Models
- Title（参考訳）: テキスト・画像拡散モデルから学習した著作権侵害のデータセットとベンチマーク
- Authors: Rui Ma, Qiang Zhou, Yizhu Jin, Daquan Zhou, Bangjun Xiao, Xiuyu Li, Yi Qu, Aishani Singh, Kurt Keutzer, Jingtong Hu, Xiaodong Xie, Zhen Dong, Shanghang Zhang, Shiji Zhou,
- Abstract要約: 著作権法は、クリエイティブ作品を再生、配布、収益化する排他的権利をクリエイターに与えている。
テキスト・ツー・イメージ・ジェネレーションの最近の進歩は、著作権の執行に重大な課題をもたらしている。
CLIP、ChatGPT、拡散モデルを調和させてデータセットをキュレートする新しいパイプラインを導入する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.49582606341111
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Copyright law confers upon creators the exclusive rights to reproduce, distribute, and monetize their creative works. However, recent progress in text-to-image generation has introduced formidable challenges to copyright enforcement. These technologies enable the unauthorized learning and replication of copyrighted content, artistic creations, and likenesses, leading to the proliferation of unregulated content. Notably, models like stable diffusion, which excel in text-to-image synthesis, heighten the risk of copyright infringement and unauthorized distribution.Machine unlearning, which seeks to eradicate the influence of specific data or concepts from machine learning models, emerges as a promising solution by eliminating the \enquote{copyright memories} ingrained in diffusion models. Yet, the absence of comprehensive large-scale datasets and standardized benchmarks for evaluating the efficacy of unlearning techniques in the copyright protection scenarios impedes the development of more effective unlearning methods. To address this gap, we introduce a novel pipeline that harmonizes CLIP, ChatGPT, and diffusion models to curate a dataset. This dataset encompasses anchor images, associated prompts, and images synthesized by text-to-image models. Additionally, we have developed a mixed metric based on semantic and style information, validated through both human and artist assessments, to gauge the effectiveness of unlearning approaches. Our dataset, benchmark library, and evaluation metrics will be made publicly available to foster future research and practical applications (https://rmpku.github.io/CPDM-page/, website / http://149.104.22.83/unlearning.tar.gz, dataset).
- Abstract（参考訳）: 著作権法は、クリエイティブ作品を再生、配布、収益化する排他的権利をクリエイターに委ねている。
しかし、近年のテキスト・画像生成の進歩は、著作権の執行に重大な課題をもたらしている。
これらの技術は、著作権のあるコンテンツの無許可の学習と複製、芸術的創造、そして類推を可能にし、規制されていないコンテンツの拡散につながる。
特に、テキスト・ツー・イメージ合成に優れた安定拡散のようなモデルは、著作権侵害や不正な配布のリスクを高め、機械学習モデルから特定のデータや概念の影響を根絶しようとするマカイン・アンラーニングは、拡散モデルに内在する「enquote{copyright memory"を排除し、有望な解決策として現れる。
しかし、著作権保護シナリオにおける非学習技術の有効性を評価するための包括的な大規模データセットと標準化されたベンチマークが欠如していることは、より効果的な非学習方法の開発を妨げる。
このギャップに対処するために、データセットをキュレートするためにCLIP、ChatGPT、拡散モデルを調和させる新しいパイプラインを導入します。
このデータセットは、アンカー画像、関連するプロンプト、およびテキスト・ツー・イメージ・モデルによって合成される画像を含む。
さらに,非学習的アプローチの有効性を評価するため,人間と芸術家の双方による評価を通じて,意味情報とスタイル情報に基づく混合メトリクスを開発した。
私たちのデータセット、ベンチマークライブラリ、評価メトリクスは、将来の研究と実践的アプリケーションを促進するために公開されます(https://rmpku.github.io/CPDM-page/, website / http://149.104.22.83/unlearning.tar.gz, dataset)。
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