論文の概要: Towards Effective User Attribution for Latent Diffusion Models via Watermark-Informed Blending
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.10958v1
- Date: Tue, 17 Sep 2024 07:52:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-18 17:38:43.612734
- Title: Towards Effective User Attribution for Latent Diffusion Models via Watermark-Informed Blending
- Title（参考訳）: 透かしインフォームドブレンディングによる潜時拡散モデルの効果的なユーザ属性化に向けて
- Authors: Yongyang Pan, Xiaohong Liu, Siqi Luo, Yi Xin, Xiao Guo, Xiaoming Liu, Xiongkuo Min, Guangtao Zhai,
- Abstract要約: 我々は、ウォーターマークインフォームドブレンディング(TEAWIB)による潜伏拡散モデルに対する効果的なユーザ属性に向けた新しいフレームワークを提案する。
TEAWIBは、ユーザ固有の透かしを生成モデルにシームレスに統合する、ユニークな準備可能な構成アプローチを取り入れている。
TEAWIBの有効性を検証し、知覚的品質と帰属精度で最先端の性能を示す実験を行った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.26862913139299
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Rapid advancements in multimodal large language models have enabled the creation of hyper-realistic images from textual descriptions. However, these advancements also raise significant concerns about unauthorized use, which hinders their broader distribution. Traditional watermarking methods often require complex integration or degrade image quality. To address these challenges, we introduce a novel framework Towards Effective user Attribution for latent diffusion models via Watermark-Informed Blending (TEAWIB). TEAWIB incorporates a unique ready-to-use configuration approach that allows seamless integration of user-specific watermarks into generative models. This approach ensures that each user can directly apply a pre-configured set of parameters to the model without altering the original model parameters or compromising image quality. Additionally, noise and augmentation operations are embedded at the pixel level to further secure and stabilize watermarked images. Extensive experiments validate the effectiveness of TEAWIB, showcasing the state-of-the-art performance in perceptual quality and attribution accuracy.
- Abstract（参考訳）: マルチモーダルな大言語モデルの急速な進歩により、テキスト記述から超現実的な画像の作成が可能になった。
しかし、これらの進歩は、不正使用に対する重大な懸念を引き起こし、より広範な配布を妨げる。
従来の透かし方式は、複雑な統合や画質の劣化を必要とすることが多い。
これらの課題に対処するため,我々はWatermark-Informed Blending (TEAWIB) を用いた潜伏拡散モデルの効果的なユーザ属性化に向けた新しいフレームワークを提案する。
TEAWIBは、ユーザ固有の透かしをジェネレーティブモデルにシームレスに統合する、ユニークな準備可能な構成アプローチを取り入れている。
このアプローチにより、各ユーザがオリジナルのモデルパラメータを変更したり、画像の品質を損なうことなく、事前設定されたパラメータセットをモデルに直接適用できる。
さらに、ノイズと拡張操作をピクセルレベルに埋め込んで、透かし画像のさらなるセキュア化と安定化を図る。
TEAWIBの有効性を検証し、知覚的品質と属性の精度で最先端の性能を示す。
関連論文リスト
- Unlocking the Potential of Text-to-Image Diffusion with PAC-Bayesian Theory [33.78620829249978]
テキスト・ツー・イメージ(T2I)拡散モデルは、高忠実で多彩で視覚的にリアルな画像を生成することによって、生成モデルに革命をもたらした。
最近の注目度に基づく手法は、オブジェクトの包摂性や言語的バインディングを改善してきたが、それでも属性のミスバインディングのような課題に直面している。
そこで,ベイズ的手法を用いて,所望のプロパティを強制するために,注意分布を優先したカスタムプライドを設計する手法を提案する。
本手法では,アテンション機構を解釈可能なコンポーネントとして扱い,微粒化制御と属性オブジェクトアライメントの改善を実現している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-25T10:57:48Z) - An Efficient Watermarking Method for Latent Diffusion Models via Low-Rank Adaptation [21.058231817498115]
低ランク適応(LoRA)に基づく潜在拡散モデル(LDM)の効率的な透かし手法を提案する。
提案手法は,高速な透かし埋め込みを保証し,透かしの非常に低ビット誤り率,生成画像の品質,検証のためのゼロ偽陰率(FNR)を維持できることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-26T15:23:49Z) - ZePo: Zero-Shot Portrait Stylization with Faster Sampling [61.14140480095604]
本稿では,4つのサンプリングステップでコンテンツとスタイルの融合を実現する拡散モデルに基づく,インバージョンフリーなポートレートスタイリングフレームワークを提案する。
本稿では,一貫性機能における冗長な特徴をマージする機能統合戦略を提案し,注意制御の計算負荷を低減させる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-10T08:53:41Z) - Safe-SD: Safe and Traceable Stable Diffusion with Text Prompt Trigger for Invisible Generative Watermarking [20.320229647850017]
安定拡散(SD)モデルは一般的に画像合成とパーソナライズされた編集の分野で栄えている。
AIが作成したコンテンツを公開プラットフォームに公開することで、法的および倫理的リスクが高まる可能性がある。
本研究では,透かしを認識不能な構造に適応させる,安全かつ高追従性安定拡散フレームワーク(SafeSD)を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-18T05:53:17Z) - JIGMARK: A Black-Box Approach for Enhancing Image Watermarks against Diffusion Model Edits [76.25962336540226]
JIGMARKは、コントラスト学習による堅牢性を高める、第一級の透かし技術である。
本評価の結果,JIGMARKは既存の透かし法をはるかに上回っていることがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-06T03:31:41Z) - Diffusion-Based Hierarchical Image Steganography [60.69791384893602]
Hierarchical Image Steganographyは、複数のイメージを単一のコンテナに埋め込むセキュリティとキャパシティを高める新しい方法である。
フローモデルの可逆性とともに拡散モデルの堅牢性を利用する。
この革新的な構造は、コンテナイメージを自律的に生成し、複数の画像やテキストを安全かつ効率的に隠蔽することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-19T11:29:52Z) - AquaLoRA: Toward White-box Protection for Customized Stable Diffusion Models via Watermark LoRA [67.68750063537482]
拡散モデルは高品質な画像の生成において顕著な成功を収めた。
最近の研究は、SDモデルがポストホック法医学のための透かし付きコンテンツを出力できるようにすることを目的としている。
このシナリオにおける最初の実装としてtextttmethod を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-18T01:25:47Z) - FT-Shield: A Watermark Against Unauthorized Fine-tuning in Text-to-Image Diffusion Models [64.89896692649589]
テキスト・画像拡散モデルの微調整に適した透かしシステムであるFT-Shieldを提案する。
FT-Shieldは新しい透かしの生成と検出戦略を設計することで著作権保護の課題に対処する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-03T19:50:08Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。