論文の概要: CopyrightMeter: Revisiting Copyright Protection in Text-to-image Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.13144v1
• Date: Wed, 20 Nov 2024 09:19:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-21 16:13:29.938564
• Title: CopyrightMeter: Revisiting Copyright Protection in Text-to-image Models
• Title（参考訳）: Copyright Meter: テキスト・ツー・イメージモデルにおける著作権保護の再検討
• Authors: Naen Xu, Changjiang Li, Tianyu Du, Minxi Li, Wenjie Luo, Jiacheng Liang, Yuyuan Li, Xuhong Zhang, Meng Han, Jianwei Yin, Ting Wang,
• Abstract要約: 我々は17の最先端保護と16の代表的な攻撃を組み込んだ統合評価フレームワークであるPiciceMeterを開発した。 分析の結果, (i) 大部分の保護(16/17) は攻撃に対する耐性がない, (ii) ベスト保護は目標の優先度によって異なる, (iii) より高度な攻撃は保護のアップグレードを著しく促進する,という結論が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.618794027527695
• License:
• Abstract: Text-to-image diffusion models have emerged as powerful tools for generating high-quality images from textual descriptions. However, their increasing popularity has raised significant copyright concerns, as these models can be misused to reproduce copyrighted content without authorization. In response, recent studies have proposed various copyright protection methods, including adversarial perturbation, concept erasure, and watermarking techniques. However, their effectiveness and robustness against advanced attacks remain largely unexplored. Moreover, the lack of unified evaluation frameworks has hindered systematic comparison and fair assessment of different approaches. To bridge this gap, we systematize existing copyright protection methods and attacks, providing a unified taxonomy of their design spaces. We then develop CopyrightMeter, a unified evaluation framework that incorporates 17 state-of-the-art protections and 16 representative attacks. Leveraging CopyrightMeter, we comprehensively evaluate protection methods across multiple dimensions, thereby uncovering how different design choices impact fidelity, efficacy, and resilience under attacks. Our analysis reveals several key findings: (i) most protections (16/17) are not resilient against attacks; (ii) the "best" protection varies depending on the target priority; (iii) more advanced attacks significantly promote the upgrading of protections. These insights provide concrete guidance for developing more robust protection methods, while its unified evaluation protocol establishes a standard benchmark for future copyright protection research in text-to-image generation.
• Abstract（参考訳）: テキストから画像への拡散モデルは、テキスト記述から高品質な画像を生成する強力なツールとして登場してきた。 しかし、それらの人気は著作権上の懸念を招き、これらのモデルは許可なく著作権のあるコンテンツの再生に誤用される可能性がある。 これに対し、近年の研究では、敵の摂動、概念消去、透かし技術など、様々な著作権保護手法が提案されている。 しかし、先進的な攻撃に対するその効果と堅牢性はほとんど未解明のままである。 さらに、統一評価フレームワークの欠如は、異なるアプローチの体系的な比較と公正な評価を妨げている。 このギャップを埋めるために、我々は既存の著作権保護手法と攻撃を体系化し、それらのデザイン空間の統一的な分類を提供する。 次に,17の最先端保護と16の代表的な攻撃を組み込んだ統合評価フレームワークであるPhiliptyMeterを開発した。 CopyrightMeterを活用することで、複数次元にわたる保護手法を包括的に評価し、異なる設計選択が攻撃時の忠実さ、有効性、レジリエンスにどのように影響するかを明らかにする。 私たちの分析では、いくつかの重要な発見が示されています。 (i)ほとんどの保護(16/17)は、攻撃に対して回復力がない。 (二)「ベスト」保護は、目標優先度により異なる。 (三)より先進的な攻撃は保護のアップグレードを著しく促進する。 これらの知見は、より堅牢な保護方法を開発するための具体的なガイダンスを提供する一方で、その統一評価プロトコルは、テキスト・画像生成における将来の著作権保護研究のための標準ベンチマークを確立する。

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