論文の概要: PromptLA: Towards Integrity Verification of Black-box Text-to-Image Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.16257v1
• Date: Fri, 20 Dec 2024 07:24:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 16:01:14.910777
• Title: PromptLA: Towards Integrity Verification of Black-box Text-to-Image Diffusion Models
• Title（参考訳）: PromptLA: Black-box Text-to-Image Diffusion Model の統合性検証に向けて
• Authors: Zhuomeng Zhang, Fangqi Li, Chong Di, Shilin Wang,
• Abstract要約: 現在のテキスト・ツー・イメージ(T2I)拡散モデルは高品質な画像を生成することができる。 良心的な目的のためにのみこのモデルを使用することを許可された悪意あるユーザーは、自分のモデルを変更して、有害な社会的影響をもたらす画像を生成するかもしれない。 本稿では,T2I拡散モデルの高精度かつ高精度な完全性検証のための新しいプロンプト選択アルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.67563247104523
• License:
• Abstract: Current text-to-image (T2I) diffusion models can produce high-quality images, and malicious users who are authorized to use the model only for benign purposes might modify their models to generate images that result in harmful social impacts. Therefore, it is essential to verify the integrity of T2I diffusion models, especially when they are deployed as black-box services. To this end, considering the randomness within the outputs of generative models and the high costs in interacting with them, we capture modifications to the model through the differences in the distributions of the features of generated images. We propose a novel prompt selection algorithm based on learning automaton for efficient and accurate integrity verification of T2I diffusion models. Extensive experiments demonstrate the effectiveness, stability, accuracy and generalization of our algorithm against existing integrity violations compared with baselines. To the best of our knowledge, this paper is the first work addressing the integrity verification of T2I diffusion models, which paves the way to copyright discussions and protections for artificial intelligence applications in practice.
• Abstract（参考訳）: 現在のテキスト・ツー・イメージ(T2I)拡散モデルでは高品質な画像を生成することが可能であり、良質な目的のためにのみモデルを使用することを許可された悪意のあるユーザは、有害な社会的影響をもたらす画像を生成するためにモデルを変更する可能性がある。 したがって、特にブラックボックスサービスとしてデプロイされる場合、T2I拡散モデルの完全性を検証することが不可欠である。 この目的のために、生成モデルの出力のランダムさとそれと相互作用するコストを考慮し、生成した画像の特徴の分布の違いによってモデルの変更をキャプチャする。 本稿では,T2I拡散モデルの高精度かつ高精度な整合性検証のための学習オートマトンに基づく新しいプロンプト選択アルゴリズムを提案する。 アルゴリズムの有効性,安定性,正確性,一般化を,ベースラインと比較して検証した。 本論文は,T2I拡散モデルの整合性検証に関する最初の研究であり,人工知能応用における著作権の議論と保護への道を開くものである。

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