論文の概要: Rethinking Artistic Copyright Infringements in the Era of Text-to-Image Generative Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.08030v1
- Date: Thu, 11 Apr 2024 17:59:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-15 16:44:18.094676
- Title: Rethinking Artistic Copyright Infringements in the Era of Text-to-Image Generative Models
- Title（参考訳）: テキスト・画像生成モデルにおける著作権侵害の再考
- Authors: Mazda Moayeri, Samyadeep Basu, Sriram Balasubramanian, Priyatham Kattakinda, Atoosa Chengini, Robert Brauneis, Soheil Feizi,
- Abstract要約: ArtSavantは、ウィキアートの作品の参照データセットと比較することで、アーティストのユニークなスタイルを決定するツールである。
そこで我々は,3つの人気テキスト・画像生成モデルにまたがる芸術的スタイルの複製の頻度を定量的に把握するために,大規模な実証的研究を行った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.19481598385283
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Recent text-to-image generative models such as Stable Diffusion are extremely adept at mimicking and generating copyrighted content, raising concerns amongst artists that their unique styles may be improperly copied. Understanding how generative models copy "artistic style" is more complex than duplicating a single image, as style is comprised by a set of elements (or signature) that frequently co-occurs across a body of work, where each individual work may vary significantly. In our paper, we first reformulate the problem of "artistic copyright infringement" to a classification problem over image sets, instead of probing image-wise similarities. We then introduce ArtSavant, a practical (i.e., efficient and easy to understand) tool to (i) determine the unique style of an artist by comparing it to a reference dataset of works from 372 artists curated from WikiArt, and (ii) recognize if the identified style reappears in generated images. We leverage two complementary methods to perform artistic style classification over image sets, includingTagMatch, which is a novel inherently interpretable and attributable method, making it more suitable for broader use by non-technical stake holders (artists, lawyers, judges, etc). Leveraging ArtSavant, we then perform a large-scale empirical study to provide quantitative insight on the prevalence of artistic style copying across 3 popular text-to-image generative models. Namely, amongst a dataset of prolific artists (including many famous ones), only 20% of them appear to have their styles be at a risk of copying via simple prompting of today's popular text-to-image generative models.
- Abstract（参考訳）: 近年のStable Diffusionのようなテキストから画像への生成モデルは、著作権のあるコンテンツの模倣と生成に非常に適しており、アーティストの間で、彼らのユニークなスタイルが不適切にコピーされるのではないかという懸念が高まっている。
生成モデルがどのようにして「アーティスティック・スタイル」をコピーするかを理解することは、1つのイメージを複製するよりも複雑である。
本稿では,画像の類似性を探索する代わりに,まず,画像集合上の分類問題に「芸術的著作権侵害」の問題を修正した。
次に、実用的な(すなわち、効率的で理解しやすい)ツールであるArtSavantを紹介します。
(i)WikiArtから収集した372人のアーティストの作品の参照データセットと比較して、アーティストのユニークなスタイルを決定する。
(ii)識別されたスタイルが生成された画像に再び現れるかどうかを認識する。
この手法は,非技術的利害関係者(芸術家,弁護士,裁判官など)の幅広い利用に適している。
ArtSavantを活用することで、我々は大規模な実証的研究を行い、3つの一般的なテキスト・画像生成モデルにおける芸術的スタイルの複製の頻度について定量的に考察する。
すなわち、多作の芸術家たち(多くの有名なアーティストを含む)のデータセットの中で、彼らのスタイルを持つのは20%に過ぎず、今日の人気のテキスト・ツー・イメージ生成モデルの単純なプロンプトによるコピーのリスクがある。
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