論文の概要: WMAdapter: Adding WaterMark Control to Latent Diffusion Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.08337v1
- Date: Wed, 12 Jun 2024 15:42:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-13 16:06:55.939485
- Title: WMAdapter: Adding WaterMark Control to Latent Diffusion Models
- Title（参考訳）: WMAdapter:潜伏拡散モデルにWaterMarkコントロールを追加する
- Authors: Hai Ci, Yiren Song, Pei Yang, Jinheng Xie, Mike Zheng Shou,
- Abstract要約: ユーザが特定した透かし情報を取得する拡散モデル透かしプラグインであるWMAdapterを提案する。
WMAdapterは効率的で堅牢であり、高品質に重点を置いている。
実験の結果、WMAdapterは強力な柔軟性、例外的な画像生成品質、競争力のある透かしの堅牢性を提供することが示された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.518241875863026
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Watermarking is crucial for protecting the copyright of AI-generated images. We propose WMAdapter, a diffusion model watermark plugin that takes user-specified watermark information and allows for seamless watermark imprinting during the diffusion generation process. WMAdapter is efficient and robust, with a strong emphasis on high generation quality. To achieve this, we make two key designs: (1) We develop a contextual adapter structure that is lightweight and enables effective knowledge transfer from heavily pretrained post-hoc watermarking models. (2) We introduce an extra finetuning step and design a hybrid finetuning strategy to further improve image quality and eliminate tiny artifacts. Empirical results demonstrate that WMAdapter offers strong flexibility, exceptional image generation quality and competitive watermark robustness.
- Abstract（参考訳）: ウォーターマーキングは、AI生成画像の著作権を保護するために不可欠である。
WMAdapterは,ユーザが指定した透かし情報を取り込み,拡散生成プロセス中にシームレスな透かしインプリントを可能にする拡散モデル透かしプラグインである。
WMAdapterは効率的で堅牢であり、高品質に重点を置いている。
そこで本研究では,(1)より軽量で,事前訓練されたポストホック透かしモデルから効果的な知識伝達が可能なコンテキスト適応構造を開発する。
2) 画像品質をさらに向上し, 微小なアーティファクトを除去するために, 余分な微細化のステップを導入し, ハイブリッドな微細化戦略を設計する。
実験の結果、WMAdapterは強力な柔軟性、例外的な画像生成品質、競争力のある透かしの堅牢性を提供することが示された。
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