論文の概要: A Training-Free Plug-and-Play Watermark Framework for Stable Diffusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.05607v1
• Date: Mon, 8 Apr 2024 15:29:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-04-09 13:55:49.085823
• Title: A Training-Free Plug-and-Play Watermark Framework for Stable Diffusion
• Title（参考訳）: 安定拡散のための無訓練プラグアンドプレイ透かしフレームワーク
• Authors: Guokai Zhang, Lanjun Wang, Yuting Su, An-An Liu,
• Abstract要約: 既存のアプローチには、トレーサビリティと責任帰属のために生成されたイメージに透かしを埋め込むためのトレーニングコンポーネントやSD全体が含まれる。 AI生成コンテンツ(AIGC)の時代において、SDの迅速なイテレーションは、ウォーターマークモデルによる再トレーニングをコストがかかる。 SDのためのトレーニング不要なプラグアンドプレイ透かしフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.97443554073836
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Nowadays, the family of Stable Diffusion (SD) models has gained prominence for its high quality outputs and scalability. This has also raised security concerns on social media, as malicious users can create and disseminate harmful content. Existing approaches involve training components or entire SDs to embed a watermark in generated images for traceability and responsibility attribution. However, in the era of AI-generated content (AIGC), the rapid iteration of SDs renders retraining with watermark models costly. To address this, we propose a training-free plug-and-play watermark framework for SDs. Without modifying any components of SDs, we embed diverse watermarks in the latent space, adapting to the denoising process. Our experimental findings reveal that our method effectively harmonizes image quality and watermark invisibility. Furthermore, it performs robustly under various attacks. We also have validated that our method is generalized to multiple versions of SDs, even without retraining the watermark model.
• Abstract（参考訳）: 今日では、SD(Stable Diffusion)モデルのファミリーは、その高品質な出力とスケーラビリティで有名になっている。 これにより、悪意のあるユーザーが有害なコンテンツを作成・拡散できるため、ソーシャルメディアに対するセキュリティ上の懸念も高まっている。 既存のアプローチには、トレーサビリティと責任帰属のために生成されたイメージに透かしを埋め込むためのトレーニングコンポーネントやSD全体が含まれる。 しかし、AIGC(AI- generated Content)の時代、SDの迅速な反復は、ウォーターマークモデルによる再トレーニングをコストがかかる。 そこで本研究では,SDのためのトレーニング不要なプラグイン・アンド・プレイ・透かしフレームワークを提案する。 SDのコンポーネントを変更することなく、潜在空間に様々な透かしを埋め込み、デノナイジングプロセスに適応する。 実験結果から,本手法は画像品質と透かしの視認性を効果的に調和させることがわかった。 さらに、様々な攻撃で頑強に機能する。 また,透かしモデルを再学習することなく,SDの複数バージョンに一般化可能であることも確認した。

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