論文の概要: Conceptwm: A Diffusion Model Watermark for Concept Protection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.11688v1
- Date: Mon, 18 Nov 2024 16:11:25 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-19 14:34:11.852797
- Title: Conceptwm: A Diffusion Model Watermark for Concept Protection
- Title(参考訳): Conceptwm: 概念保護のための拡散モデル透かし
- Authors: Liangqi Lei, Keke Gai, Jing Yu, Liehuang Zhu, Qi Wu,
- Abstract要約: 現在の透かし方式は、特定の概念をターゲットにした洗練された方法で適用するのではなく、すべての画像に透かしを追加する。
拡散モデルの概念に知覚不能な透かしをシームレスに埋め込む新しい概念指向透かしフレームワークを導入する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 23.64920988914223
- License:
- Abstract: The personalization techniques of diffusion models succeed in generating specific concepts but also pose threats to copyright protection and illegal use. Model Watermarking is an effective method to prevent the unauthorized use of subject-driven or style-driven image generation, safeguarding concept copyrights. However, under the goal of concept-oriented protection, current watermarking schemes typically add watermarks to all images rather than applying them in a refined manner targeted at specific concepts. Additionally, the personalization techniques of diffusion models can easily remove watermarks. Existing watermarking methods struggle to achieve fine-grained watermark embedding with a few images of specific concept and prevent removal of watermarks through personalized fine-tuning. Therefore, we introduce a novel concept-oriented watermarking framework that seamlessly embeds imperceptible watermarks into the concept of diffusion models. We conduct extensive experiments and ablation studies to verify our framework. Our code is available at https://anonymous.4open.science/r/Conceptwm-4EB3/.
- Abstract(参考訳): 拡散モデルのパーソナライズ技術は、特定の概念を生成することに成功しているが、著作権保護や違法使用への脅威も生じている。
モデルウォーターマーキングは、主題駆動またはスタイル駆動の画像生成の不正使用を防止し、概念的著作権を保護するための効果的な方法である。
しかしながら、概念指向の保護という目標の下では、現在の透かし方式は、特定の概念をターゲットにした洗練された方法で適用するのではなく、すべての画像に透かしを追加するのが一般的である。
さらに、拡散モデルのパーソナライズ技術は、容易に透かしを除去することができる。
既存の透かし法は、特定の概念のいくつかのイメージで微細な透かしを埋め込むのに苦労し、パーソナライズされた微調整による透かしの除去を防ぐ。
そこで本研究では,知覚不能な透かしを拡散モデルにシームレスに埋め込む新しい概念指向透かしフレームワークを提案する。
フレームワークを検証するために、広範な実験とアブレーション研究を行います。
私たちのコードはhttps://anonymous.4open.science/r/Conceptwm-4EB3/で利用可能です。
関連論文リスト
- A Baseline Method for Removing Invisible Image Watermarks using Deep Image Prior [2.5096001124754728]
透かし画像のデータセットや透かしシステムに関する知識を必要とせずに、見えない画像の透かしを除去するブラックボックス方式を提案する。
DIPの中間段階から、見えない透かしを除去できる回避像を確実に見つけることができることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-02-19T07:30:19Z) - RoboSignature: Robust Signature and Watermarking on Network Attacks [0.5461938536945723]
本稿では,モデルが意図した透かしを埋め込む能力を阻害する新たな逆調整攻撃を提案する。
本研究は, 発生システムにおける潜在的な脆弱性を予知し, 防御することの重要性を強調した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-22T04:36:27Z) - Black-Box Forgery Attacks on Semantic Watermarks for Diffusion Models [16.57738116313139]
攻撃者は、異なる潜在空間やアーキテクチャであっても、無関係なモデルを利用して、強力で現実的な偽造攻撃を行うことができることを示す。
第1は、対象の透かしを実画像に印字し、無関係のLCMにおいて任意の画像の潜在表現を操作する。
第2の攻撃は、透かし画像を反転させて任意のプロンプトで再生することにより、目標の透かしで新たな画像を生成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-04T12:57:17Z) - ESpeW: Robust Copyright Protection for LLM-based EaaS via Embedding-Specific Watermark [50.08021440235581]
組み込み・アズ・ア・サービス(Eding)はAIアプリケーションにおいて重要な役割を担っている。
編集はモデル抽出攻撃に対して脆弱であり、著作権保護の緊急の必要性を強調している。
そこで我々は,Edingの著作権保護を堅牢にするための新しい埋め込み専用透かし (ESpeW) 機構を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-23T04:34:49Z) - DeepEclipse: How to Break White-Box DNN-Watermarking Schemes [60.472676088146436]
既存のホワイトボックスの透かし除去方式とは大きく異なる難読化手法を提案する。
DeepEclipseは、下層の透かしスキームについて事前に知ることなく、透かし検出を回避できる。
評価の結果,DeepEclipseは複数のホワイトボックス透かし方式に優れていることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-06T10:24:47Z) - 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) - Catch You Everything Everywhere: Guarding Textual Inversion via Concept Watermarking [67.60174799881597]
本稿では,透かし情報を対象概念に埋め込んで,その概念に基づいて生成された画像から抽出する新しい概念透かしを提案する。
実際には、コンセプトオーナは、自身のコンセプトを異なる透かし(e, serial number)をプラットフォームにアップロードすることができ、プラットフォームは異なるシリアル番号を、その後の追跡と法医学のために割り当てる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-12T03:33:13Z) - Certified Neural Network Watermarks with Randomized Smoothing [64.86178395240469]
本稿では,ディープラーニングモデルのための認証型透かし手法を提案する。
我々の透かしは、モデルパラメータが特定のl2しきい値以上変更されない限り、取り外し不可能であることが保証されている。
私たちの透かしは、従来の透かし法に比べて経験的に頑丈です。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-16T16:06:59Z) - Fine-tuning Is Not Enough: A Simple yet Effective Watermark Removal
Attack for DNN Models [72.9364216776529]
我々は異なる視点から新しい透かし除去攻撃を提案する。
我々は、知覚不可能なパターン埋め込みと空間レベルの変換を組み合わせることで、単純だが強力な変換アルゴリズムを設計する。
我々の攻撃は、非常に高い成功率で最先端の透かしソリューションを回避できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-18T09:14:54Z)
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。