論文の概要: CAT: Contrastive Adversarial Training for Evaluating the Robustness of Protective Perturbations in Latent Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.07225v1
• Date: Tue, 11 Feb 2025 03:35:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-12 14:07:45.631646
• Title: CAT: Contrastive Adversarial Training for Evaluating the Robustness of Protective Perturbations in Latent Diffusion Models
• Title（参考訳）: CAT:潜在拡散モデルにおける保護摂動のロバスト性評価のための対照的対人訓練
• Authors: Sen Peng, Mingyue Wang, Jianfei He, Jijia Yang, Xiaohua Jia,
• Abstract要約: 保護的摂動としての敵対的な例は、不正なデータの使用を防ぐために開発された。 本稿では,これらの保護手法に対する適応攻撃としてアダプタを利用するコントラスト適応訓練(Contrastive Adversarial Training, CAT)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.363134355805764
• License:
• Abstract: Latent diffusion models have recently demonstrated superior capabilities in many downstream image synthesis tasks. However, customization of latent diffusion models using unauthorized data can severely compromise the privacy and intellectual property rights of data owners. Adversarial examples as protective perturbations have been developed to defend against unauthorized data usage by introducing imperceptible noise to customization samples, preventing diffusion models from effectively learning them. In this paper, we first reveal that the primary reason adversarial examples are effective as protective perturbations in latent diffusion models is the distortion of their latent representations, as demonstrated through qualitative and quantitative experiments. We then propose the Contrastive Adversarial Training (CAT) utilizing adapters as an adaptive attack against these protection methods, highlighting their lack of robustness. Extensive experiments demonstrate that our CAT method significantly reduces the effectiveness of protective perturbations in customization configurations, urging the community to reconsider and enhance the robustness of existing protective perturbation methods. Code is available at \hyperlink{here}{https://github.com/senp98/CAT}.
• Abstract（参考訳）: 遅延拡散モデルは最近、多くの下流画像合成タスクにおいて優れた機能を示した。 しかし、無許可データを用いた潜伏拡散モデルのカスタマイズは、データ所有者のプライバシーと知的財産権を著しく侵害する可能性がある。 保護摂動の逆の例は、カスタマイズサンプルに知覚不可能なノイズを導入し、拡散モデルが効果的に学習することを防ぐことによって、不正なデータ使用を防止するために開発された。 本稿では, 潜伏拡散モデルにおける保護摂動は, 定性的, 定量的な実験によって示されるように, 潜伏拡散モデルの歪みであることを示す。 次に,これらの保護手法に対する適応攻撃としてアダプタを利用するコントラスト適応訓練(Contrastive Adversarial Training, CAT)を提案する。 CAT法は, カスタマイズ構成における保護摂動の有効性を著しく低減し, 既存の保護摂動手法の堅牢性向上をコミュニティに促すものである。 コードは \hyperlink{here}{https://github.com/senp98/CAT} で公開されている。

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