論文の概要: Not Every Image is Worth a Thousand Words: Quantifying Originality in Stable Diffusion
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.08184v1
- Date: Thu, 15 Aug 2024 14:42:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-16 13:46:24.735457
- Title: Not Every Image is Worth a Thousand Words: Quantifying Originality in Stable Diffusion
- Title（参考訳）: すべての画像が数千ワードの価値があるわけではない:安定拡散における原点の定量化
- Authors: Adi Haviv, Shahar Sarfaty, Uri Hacohen, Niva Elkin-Koren, Roi Livni, Amit H Bermano,
- Abstract要約: 本研究は,テキスト・ツー・イメージ(T2I)生成拡散モデルにおける原点の定量化という課題に対処する。
本稿では,テキストのインバージョンを利用して画像の原点度をモデルによる再構成に必要なトークン数に基づいて測定する手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.252145402613472
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This work addresses the challenge of quantifying originality in text-to-image (T2I) generative diffusion models, with a focus on copyright originality. We begin by evaluating T2I models' ability to innovate and generalize through controlled experiments, revealing that stable diffusion models can effectively recreate unseen elements with sufficiently diverse training data. Then, our key insight is that concepts and combinations of image elements the model is familiar with, and saw more during training, are more concisly represented in the model's latent space. We hence propose a method that leverages textual inversion to measure the originality of an image based on the number of tokens required for its reconstruction by the model. Our approach is inspired by legal definitions of originality and aims to assess whether a model can produce original content without relying on specific prompts or having the training data of the model. We demonstrate our method using both a pre-trained stable diffusion model and a synthetic dataset, showing a correlation between the number of tokens and image originality. This work contributes to the understanding of originality in generative models and has implications for copyright infringement cases.
- Abstract（参考訳）: 本研究は,テキスト・ツー・イメージ(T2I)生成拡散モデルにおいて,著作権の独創性に着目したオリジナル性を定量化することの課題に対処する。
まず、制御された実験を通してT2Iモデルを革新し、一般化する能力を評価し、安定した拡散モデルが十分に多様なトレーニングデータを用いて、目に見えない要素を効果的に再現できることを明らかにする。
そして、私たちのキーとなる洞察は、モデルが慣れ親しんだイメージ要素の概念と組み合わせが、トレーニング中によりよく見られるようになり、モデルの潜在空間でより簡潔に表現されるということです。
そこで本研究では,テキストのインバージョンを利用して,モデルによる再構成に必要なトークン数に基づいて画像の原点度を測定する手法を提案する。
提案手法は,モデルが特定のプロンプトに依存したり,モデルのトレーニングデータを持っていなくても,オリジナルコンテンツを生成できるかどうかを評価することを目的としている。
本研究では,事前学習した安定拡散モデルと合成データセットの両方を用いて,トークン数と画像の原性との相関関係を示す。
この研究は、生成モデルにおける独創性の理解に寄与し、著作権侵害事件に影響を及ぼす。
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