論文の概要: Visual-Friendly Concept Protection via Selective Adversarial Perturbations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.08518v1
• Date: Fri, 16 Aug 2024 04:14:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-19 16:39:36.927845
• Title: Visual-Friendly Concept Protection via Selective Adversarial Perturbations
• Title（参考訳）: 選択的対向摂動による視覚的親和性概念保護
• Authors: Xiaoyue Mi, Fan Tang, Juan Cao, Peng Li, Yang Liu,
• Abstract要約: 本稿では、画像所有者が選択した重要な概念の保護を優先する、Visual-Friendly Concept Protection (VCPro)フレームワークを提案する。 これらの摂動をできるだけ目立たずにするために、緩和された最適化目標を導入する。 実験では、VCProが摂動の可視性と保護効果の間のトレードオフをよりよいものにすることを確認した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.780603071185197
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Personalized concept generation by tuning diffusion models with a few images raises potential legal and ethical concerns regarding privacy and intellectual property rights. Researchers attempt to prevent malicious personalization using adversarial perturbations. However, previous efforts have mainly focused on the effectiveness of protection while neglecting the visibility of perturbations. They utilize global adversarial perturbations, which introduce noticeable alterations to original images and significantly degrade visual quality. In this work, we propose the Visual-Friendly Concept Protection (VCPro) framework, which prioritizes the protection of key concepts chosen by the image owner through adversarial perturbations with lower perceptibility. To ensure these perturbations are as inconspicuous as possible, we introduce a relaxed optimization objective to identify the least perceptible yet effective adversarial perturbations, solved using the Lagrangian multiplier method. Qualitative and quantitative experiments validate that VCPro achieves a better trade-off between the visibility of perturbations and protection effectiveness, effectively prioritizing the protection of target concepts in images with less perceptible perturbations.
• Abstract（参考訳）: いくつかの画像で拡散モデルをチューニングすることで個人化された概念生成は、プライバシーと知的財産権に関する法的および倫理的懸念を提起する。 研究者は敵対的摂動を用いて悪意のある個人化を防ごうとする。 しかし、従来の取り組みは、摂動の可視性を無視しながら、保護の有効性に重点を置いてきた。 原画像に顕著な変化を導入し、視覚的品質を著しく低下させる。 本研究では,画像所有者が選択した重要な概念の保護を,認識能力の低い対角的摂動を通じて優先する,視覚親和性概念保護(VCPro)フレームワークを提案する。 これらの摂動を極力目立たないものにするために,ラグランジアン乗算器法を用いて解いた最小の知覚可能かつ効果的な対向摂動を同定するための緩和最適化手法を提案する。 定性的かつ定量的な実験は、VCProが摂動の可視性と保護効果の間のトレードオフをより良く達成し、知覚可能な摂動の少ない画像におけるターゲット概念の保護を効果的に優先することを検証する。

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