論文の概要: Exploiting Watermark-Based Defense Mechanisms in Text-to-Image Diffusion Models for Unauthorized Data Usage

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.15367v2
• Date: Tue, 26 Nov 2024 19:12:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-28 15:28:19.081668
• Title: Exploiting Watermark-Based Defense Mechanisms in Text-to-Image Diffusion Models for Unauthorized Data Usage
• Title（参考訳）: 無許可データ利用のためのテキスト・画像拡散モデルにおける透かしに基づく防御機構の爆発
• Authors: Soumil Datta, Shih-Chieh Dai, Leo Yu, Guanhong Tao,
• Abstract要約: 安定拡散のようなテキストと画像の拡散モデルは、高品質な画像を生成するのに例外的な可能性を示している。 近年の研究では、これらのモデルのトレーニングに不正データを使用することが懸念されており、知的財産権侵害やプライバシー侵害につながる可能性がある。 本稿では、拡散過程を利用して保護された入力に対して制御された画像を生成するRATTANを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.985938758090763
• License:
• Abstract: Text-to-image diffusion models, such as Stable Diffusion, have shown exceptional potential in generating high-quality images. However, recent studies highlight concerns over the use of unauthorized data in training these models, which may lead to intellectual property infringement or privacy violations. A promising approach to mitigate these issues is to apply a watermark to images and subsequently check if generative models reproduce similar watermark features. In this paper, we examine the robustness of various watermark-based protection methods applied to text-to-image models. We observe that common image transformations are ineffective at removing the watermark effect. Therefore, we propose RATTAN, that leverages the diffusion process to conduct controlled image generation on the protected input, preserving the high-level features of the input while ignoring the low-level details utilized by watermarks. A small number of generated images are then used to fine-tune protected models. Our experiments on three datasets and 140 text-to-image diffusion models reveal that existing state-of-the-art protections are not robust against RATTAN.
• Abstract（参考訳）: 安定拡散のようなテキストと画像の拡散モデルは、高品質な画像を生成するのに例外的な可能性を示している。 しかし、近年の研究は、これらのモデルのトレーニングに不正データを使用することが、知的財産権侵害やプライバシー侵害につながる可能性があるという懸念を浮き彫りにしている。 これらの問題を緩和するための有望なアプローチは、画像に透かしを適用し、生成モデルが同様の透かし特性を再現するかどうかを確認することである。 本稿では,テキスト・ツー・イメージ・モデルに適用された様々な透かしに基づく保護手法のロバスト性について検討する。 画像変換が透かし効果の除去に有効でないことを観察する。 そこで,この拡散過程を利用して保護された入力に対して制御された画像を生成するRATTANを提案する。 その後、少数の生成画像を使用して、保護されたモデルを微調整する。 3つのデータセットと140のテキスト・ツー・イメージ拡散モデルに対する実験により、既存の最先端保護がRATTANに対して堅牢でないことが明らかになった。

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