論文の概要: The Brittleness of AI-Generated Image Watermarking Techniques: Examining Their Robustness Against Visual Paraphrasing Attacks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.10446v1
• Date: Mon, 19 Aug 2024 22:58:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-21 17:33:21.609227
• Title: The Brittleness of AI-Generated Image Watermarking Techniques: Examining Their Robustness Against Visual Paraphrasing Attacks
• Title（参考訳）: AI生成画像透かし技術の脆さ--視覚的パラフレーズ攻撃に対するロバスト性の検討
• Authors: Niyar R Barman, Krish Sharma, Ashhar Aziz, Shashwat Bajpai, Shwetangshu Biswas, Vasu Sharma, Vinija Jain, Aman Chadha, Amit Sheth, Amitava Das,
• Abstract要約: 画像から透かしを除去できるビジュアルパラフレーズを提案する。 まず, KOSMOS-2 を用いた画像のキャプションを生成する。 拡散パイプラインのデノイングステップの間、システムはテキストキャプションによってガイドされる視覚的に類似した画像を生成する。 実験の結果,視覚的パラフレーズ攻撃は画像から透かしを効果的に除去できることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.708967043277477
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The rapid advancement of text-to-image generation systems, exemplified by models like Stable Diffusion, Midjourney, Imagen, and DALL-E, has heightened concerns about their potential misuse. In response, companies like Meta and Google have intensified their efforts to implement watermarking techniques on AI-generated images to curb the circulation of potentially misleading visuals. However, in this paper, we argue that current image watermarking methods are fragile and susceptible to being circumvented through visual paraphrase attacks. The proposed visual paraphraser operates in two steps. First, it generates a caption for the given image using KOSMOS-2, one of the latest state-of-the-art image captioning systems. Second, it passes both the original image and the generated caption to an image-to-image diffusion system. During the denoising step of the diffusion pipeline, the system generates a visually similar image that is guided by the text caption. The resulting image is a visual paraphrase and is free of any watermarks. Our empirical findings demonstrate that visual paraphrase attacks can effectively remove watermarks from images. This paper provides a critical assessment, empirically revealing the vulnerability of existing watermarking techniques to visual paraphrase attacks. While we do not propose solutions to this issue, this paper serves as a call to action for the scientific community to prioritize the development of more robust watermarking techniques. Our first-of-its-kind visual paraphrase dataset and accompanying code are publicly available.
• Abstract（参考訳）: 安定拡散(Stable Diffusion)、Midjourney(Midjourney)、Imagen(Imagen)、DALL-E(DALL-E)といったモデルで実証されたテキスト・画像生成システムの急速な進歩により、その潜在的な誤用に対する懸念が高まっている。 これを受けてMetaやGoogleなどの企業は、AI生成画像に透かし技術を実装する取り組みを強化し、誤認を招きかねない視覚の循環を抑制する。 しかし,本稿では,現在の画像透かし手法は脆弱であり,視覚的パラフレーズ攻撃によって回避される可能性が示唆されている。 提案されたビジュアルパラフレーズは2つのステップで動作する。 まず、最新の最先端画像キャプションシステムであるKOSMOS-2を用いて、所定の画像のキャプションを生成する。 次に、元の画像と生成されたキャプションの両方を画像間拡散システムに渡す。 拡散パイプラインのデノイングステップの間、システムはテキストキャプションによってガイドされる視覚的に類似した画像を生成する。 得られた画像は視覚的な言い回しであり、透かしは一切ない。 実験の結果,視覚的パラフレーズ攻撃は画像から透かしを効果的に除去できることが示された。 本稿では,視覚的パラフレーズ攻撃に対する既存の透かし手法の脆弱性を実証的に明らかにした,批判的な評価を提供する。 この問題に対する解決策は提案されていないが,本論文は,より堅牢な透かし技術の開発を優先する科学コミュニティの行動を促すものである。 私たちの最初のビジュアルパラフレーズデータセットと付随するコードは公開されています。

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