論文の概要: Nearly Zero-Cost Protection Against Mimicry by Personalized Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.11423v1
• Date: Mon, 16 Dec 2024 03:46:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-17 13:57:14.398884
• Title: Nearly Zero-Cost Protection Against Mimicry by Personalized Diffusion Models
• Title（参考訳）: パーソナライズされた拡散モデルによるミリ波に対するほぼゼロコスト保護
• Authors: Namhyuk Ahn, KiYoon Yoo, Wonhyuk Ahn, Daesik Kim, Seung-Hun Nam,
• Abstract要約: 遅延を低減するための事前学習を導入し、性能劣化を最小限に抑えるための混合摂動手法を提案する。 我々の新しいトレーニング戦略は、複数のVAE特徴空間における保護損失を計算し、推論における適応的目標保護はロバスト性を高める。 実験では、視認性を向上し、推論時間を劇的に短縮した同等の保護性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.548195579003897
• License:
• Abstract: Recent advancements in diffusion models revolutionize image generation but pose risks of misuse, such as replicating artworks or generating deepfakes. Existing image protection methods, though effective, struggle to balance protection efficacy, invisibility, and latency, thus limiting practical use. We introduce perturbation pre-training to reduce latency and propose a mixture-of-perturbations approach that dynamically adapts to input images to minimize performance degradation. Our novel training strategy computes protection loss across multiple VAE feature spaces, while adaptive targeted protection at inference enhances robustness and invisibility. Experiments show comparable protection performance with improved invisibility and drastically reduced inference time. The code and demo are available at \url{https://webtoon.github.io/impasto}
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルの最近の進歩は、画像生成に革命をもたらすが、アートワークの複製やディープフェイクの生成といった誤用のリスクを引き起こす。 既存の画像保護手法は、有効ではあるが、保護効果、可視性、遅延のバランスをとるのに苦労し、実用的な使用を制限する。 遅延を低減するために摂動事前学習を導入し、入力画像に動的に適応して性能劣化を最小限に抑える混合摂動アプローチを提案する。 我々の新しいトレーニング戦略は、複数のVAE特徴空間における保護損失を計算し、推論における適応的目標保護は堅牢性と可視性を向上する。 実験では、視認性を向上し、推論時間を劇的に短縮した同等の保護性能を示す。 コードとデモは \url{https://webtoon.github.io/impasto} で公開されている。

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