論文の概要: Replication in Visual Diffusion Models: A Survey and Outlook

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.00001v1
• Date: Sun, 7 Jul 2024 06:39:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-19 05:35:40.094362
• Title: Replication in Visual Diffusion Models: A Survey and Outlook
• Title（参考訳）: 視覚拡散モデルにおける再現性:調査と展望
• Authors: Wenhao Wang, Yifan Sun, Zongxin Yang, Zhengdong Hu, Zhentao Tan, Yi Yang,
• Abstract要約: 視覚拡散モデルにおける再現性の最初の包括的なレビューを提供する。 我々は既存の研究を分析して、この現象を明らかにし、理解し、緩和する。 多様な研究から得られた知見により,AI技術と社会的善との交わりを深く理解した研究者や実践者を育成することを目的とする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.23489433002511
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Visual diffusion models have revolutionized the field of creative AI, producing high-quality and diverse content. However, they inevitably memorize training images or videos, subsequently replicating their concepts, content, or styles during inference. This phenomenon raises significant concerns about privacy, security, and copyright within generated outputs. In this survey, we provide the first comprehensive review of replication in visual diffusion models, marking a novel contribution to the field by systematically categorizing the existing studies into unveiling, understanding, and mitigating this phenomenon. Specifically, unveiling mainly refers to the methods used to detect replication instances. Understanding involves analyzing the underlying mechanisms and factors that contribute to this phenomenon. Mitigation focuses on developing strategies to reduce or eliminate replication. Beyond these aspects, we also review papers focusing on its real-world influence. For instance, in the context of healthcare, replication is critically worrying due to privacy concerns related to patient data. Finally, the paper concludes with a discussion of the ongoing challenges, such as the difficulty in detecting and benchmarking replication, and outlines future directions including the development of more robust mitigation techniques. By synthesizing insights from diverse studies, this paper aims to equip researchers and practitioners with a deeper understanding at the intersection between AI technology and social good. We release this project at https://github.com/WangWenhao0716/Awesome-Diffusion-Replication.
• Abstract（参考訳）: ビジュアル拡散モデルはクリエイティブAIの分野に革命をもたらし、高品質で多様なコンテンツを生み出している。 しかし、必然的にトレーニング画像や動画を記憶し、推論中にその概念、内容、スタイルを複製する。 この現象は、生成された出力内のプライバシ、セキュリティ、および著作権に関する重大な懸念を引き起こす。 本研究では,既存の研究を体系的に分類し,その現象を顕在化し,理解し,緩和することにより,視覚拡散モデルにおける再現の包括的レビューを行う。 特に、公開は、主にレプリケーションインスタンスを検出するために使用されるメソッドを指す。 理解には、この現象に寄与するメカニズムや要因を分析することが含まれる。 緩和は複製を減らしたり排除したりする戦略の開発に焦点を当てる。 これらの側面を超えて、現実世界の影響に焦点を当てた論文もレビューする。 例えば、医療の文脈では、複製は患者のデータに関するプライバシー上の懸念のために極めて心配である。 最後に、レプリケーションの検出とベンチマークの難しさなど、現在進行中の課題について議論を行い、より堅牢な緩和技術の開発を含む今後の方向性を概説する。 多様な研究から洞察を合成することにより,AI技術と社会的善との交点を深く理解することを目的とした。 私たちはこのプロジェクトをhttps://github.com/WangWenhao0716/Awesome-Diffusion-Replicationでリリースします。

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