論文の概要: Protect-Your-IP: Scalable Source-Tracing and Attribution against Personalized Generation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.16596v1
- Date: Sun, 26 May 2024 15:14:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-28 20:19:32.301841
- Title: Protect-Your-IP: Scalable Source-Tracing and Attribution against Personalized Generation
- Title（参考訳）: Protect-Your-IP: パーソナライズドジェネレーションに対するスケーラブルなソーストレースと属性
- Authors: Runyi Li, Xuanyu Zhang, Zhipei Xu, Yongbing Zhang, Jian Zhang,
- Abstract要約: 画像著作権のソーストレーシングと属性の統一的なアプローチを提案する。
本稿では,プロアクティブ戦略とパッシブ戦略を融合した革新的な透かし属性法を提案する。
オンラインで公開されている様々なセレブの肖像画シリーズを用いて実験を行った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.250673262185767
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: With the advent of personalized generation models, users can more readily create images resembling existing content, heightening the risk of violating portrait rights and intellectual property (IP). Traditional post-hoc detection and source-tracing methods for AI-generated content (AIGC) employ proactive watermark approaches; however, these are less effective against personalized generation models. Moreover, attribution techniques for AIGC rely on passive detection but often struggle to differentiate AIGC from authentic images, presenting a substantial challenge. Integrating these two processes into a cohesive framework not only meets the practical demands for protection and forensics but also improves the effectiveness of attribution tasks. Inspired by this insight, we propose a unified approach for image copyright source-tracing and attribution, introducing an innovative watermarking-attribution method that blends proactive and passive strategies. We embed copyright watermarks into protected images and train a watermark decoder to retrieve copyright information from the outputs of personalized models, using this watermark as an initial step for confirming if an image is AIGC-generated. To pinpoint specific generation techniques, we utilize powerful visual backbone networks for classification. Additionally, we implement an incremental learning strategy to adeptly attribute new personalized models without losing prior knowledge, thereby enhancing the model's adaptability to novel generation methods. We have conducted experiments using various celebrity portrait series sourced online, and the results affirm the efficacy of our method in source-tracing and attribution tasks, as well as its robustness against knowledge forgetting.
- Abstract（参考訳）: パーソナライズされた世代モデルの出現により、ユーザーは既存のコンテンツに似た画像を容易に作成することができ、肖像画の権利と知的財産権(IP)を侵害するリスクを高めることができる。
AIGC(AIGC)の伝統的なポストホック検出とソーストレーシング手法は、プロアクティブな透かしアプローチを採用しているが、これらはパーソナライズされた生成モデルに対して効果が低い。
さらに、AIGCの属性技術は受動的検出に依存しているが、AIGCを本物の画像と区別するのに苦労することが多く、重大な課題が提示されている。
これら2つのプロセスを結合的なフレームワークに統合することは、保護と法医学の実践的な要求を満たすだけでなく、帰属タスクの有効性を向上させる。
この知見に触発されて、我々は画像著作権のソーストレーシングと属性の統一的アプローチを提案し、プロアクティブ戦略とパッシブ戦略を融合した革新的なウォーターマーキング・アトリビューション手法を導入した。
保護された画像に著作権の透かしを埋め込んで、透かしデコーダを訓練し、パーソナライズされたモデルの出力から著作権情報を検索する。
特定の生成テクニックをピンポイントにするために、我々は強力な視覚バックボーンネットワークを用いて分類する。
さらに,従来の知識を損なうことなく,新たなパーソナライズされたモデルへの適応性を高めるために,段階的な学習戦略を実装した。
オンラインで公開されている様々な有名肖像画シリーズを用いて実験を行い、情報源追跡や帰属タスクにおける手法の有効性と、その知識の忘れに対する堅牢性を確認した。
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