論文の概要: Towards Effective User Attribution for Latent Diffusion Models via Watermark-Informed Blending

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.10958v2
• Date: Mon, 16 Dec 2024 02:37:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-17 13:50:55.679592
• 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:
• 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。

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