Fugu-MT 論文翻訳(概要): Prompt-Agnostic Adversarial Perturbation for Customized Diffusion Models

論文の概要: Prompt-Agnostic Adversarial Perturbation for Customized Diffusion Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.10571v3
Date: Thu, 10 Oct 2024 06:33:12 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-11-08 06:33:42.065299
Title: Prompt-Agnostic Adversarial Perturbation for Customized Diffusion Models
Title（参考訳）: カスタマイズ拡散モデルのためのプロンプト非依存的対向摂動
Authors: Cong Wan, Yuhang He, Xiang Song, Yihong Gong,
Abstract要約: 本稿では,カスタマイズした拡散モデルのためのPAP(Prompt-Agnostic Adversarial Perturbation)手法を提案する。 PAPはまず、ラプラス近似を用いてプロンプト分布をモデル化し、その後、外乱期待を最大化することで、急激な摂動を発生させる。このアプローチは、即時無敵攻撃に効果的に取り組み、防御安定性を向上させる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 27.83772742404565
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Diffusion models have revolutionized customized text-to-image generation, allowing for efficient synthesis of photos from personal data with textual descriptions. However, these advancements bring forth risks including privacy breaches and unauthorized replication of artworks. Previous researches primarily center around using prompt-specific methods to generate adversarial examples to protect personal images, yet the effectiveness of existing methods is hindered by constrained adaptability to different prompts. In this paper, we introduce a Prompt-Agnostic Adversarial Perturbation (PAP) method for customized diffusion models. PAP first models the prompt distribution using a Laplace Approximation, and then produces prompt-agnostic perturbations by maximizing a disturbance expectation based on the modeled distribution. This approach effectively tackles the prompt-agnostic attacks, leading to improved defense stability. Extensive experiments in face privacy and artistic style protection, demonstrate the superior generalization of PAP in comparison to existing techniques. Our project page is available at https://github.com/vancyland/Prompt-Agnostic-Adversarial-Perturbation-for-Customized-Diffusion-Model s.github.io.
Abstract（参考訳）: 拡散モデルは、カスタマイズされたテキスト・ツー・イメージ生成に革命をもたらし、テキスト記述による個人データからの写真の効率的な合成を可能にした。しかし、これらの進歩は、プライバシー侵害や芸術作品の無許可複製などのリスクを引き起こす。従来の研究は主に、個人画像を保護するための敵対的な例を生成するために、プロンプト固有の手法を主に用いていたが、既存の手法の有効性は、異なるプロンプトに対する制約付き適応性によって妨げられている。本稿では,カスタマイズした拡散モデルのためのPR法を提案する。 PAPはまず、ラプラス近似を用いてプロンプト分布をモデル化し、その後、モデル化された分布に基づいて外乱期待を最大化することにより、急激な摂動を発生させる。このアプローチは、即時無敵攻撃に効果的に取り組み、防御安定性を向上させる。顔のプライバシと芸術的スタイルの保護に関する広範な実験は、既存の技術と比較して、PAPの優れた一般化を実証している。私たちのプロジェクトページはhttps://github.com/vancyland/Prompt-Agnostic-Adversarial-Perturbation-for-Customized-Diffusion-Model s.github.ioで公開されています。

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