論文の概要: RLCP: A Reinforcement Learning-based Copyright Protection Method for Text-to-Image Diffusion Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.16634v1
• Date: Thu, 29 Aug 2024 15:39:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-30 13:12:46.438756
• Title: RLCP: A Reinforcement Learning-based Copyright Protection Method for Text-to-Image Diffusion Model
• Title（参考訳）: RLCP:テキスト・画像拡散モデルのための強化学習に基づく著作権保護手法
• Authors: Zhuan Shi, Jing Yan, Xiaoli Tang, Lingjuan Lyu, Boi Faltings,
• Abstract要約: テキスト・画像拡散モデルのための強化学習に基づく著作権保護(RLCP)手法を提案する。 提案手法は,モデル生成データセットの品質を維持しつつ,著作権侵害コンテンツの生成を最小限に抑える。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.77851688874563
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The increasing sophistication of text-to-image generative models has led to complex challenges in defining and enforcing copyright infringement criteria and protection. Existing methods, such as watermarking and dataset deduplication, fail to provide comprehensive solutions due to the lack of standardized metrics and the inherent complexity of addressing copyright infringement in diffusion models. To deal with these challenges, we propose a Reinforcement Learning-based Copyright Protection(RLCP) method for Text-to-Image Diffusion Model, which minimizes the generation of copyright-infringing content while maintaining the quality of the model-generated dataset. Our approach begins with the introduction of a novel copyright metric grounded in copyright law and court precedents on infringement. We then utilize the Denoising Diffusion Policy Optimization (DDPO) framework to guide the model through a multi-step decision-making process, optimizing it using a reward function that incorporates our proposed copyright metric. Additionally, we employ KL divergence as a regularization term to mitigate some failure modes and stabilize RL fine-tuning. Experiments conducted on 3 mixed datasets of copyright and non-copyright images demonstrate that our approach significantly reduces copyright infringement risk while maintaining image quality.
• Abstract（参考訳）: テキストから画像への生成モデルの高度化は、著作権侵害の基準と保護を定義し、強制する上で複雑な問題を引き起こしている。 ウォーターマーキングやデータセットの重複といった既存の手法は、標準化されたメトリクスの欠如と拡散モデルにおける著作権侵害に対処する固有の複雑さのために、包括的なソリューションを提供できない。 これらの課題に対処するため,テキスト・ツー・イメージ拡散モデルのための強化学習に基づく著作権保護手法を提案し,モデル生成データセットの品質を維持しながら著作権侵害コンテンツの生成を最小限にする。 当社のアプローチは,著作権法と裁判所による侵害の先例に基づく,新たな著作権基準の導入から始まります。 そこで,我々はDDPO(Denoising Diffusion Policy Optimization)フレームワークを用いて多段階の意思決定プロセスを通じてモデルを誘導し,提案した著作権基準を組み込んだ報酬関数を用いてモデルを最適化する。 さらに、故障モードを緩和し、RL微調整を安定化するために、正規化用語としてKL発散を用いる。 著作権と非著作権の画像の混合データセットを用いた実験により,画像品質を維持しながら著作権侵害のリスクを著しく低減することを示した。

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