論文の概要: ID-Cloak: Crafting Identity-Specific Cloaks Against Personalized Text-to-Image Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.08097v1
• Date: Wed, 12 Feb 2025 03:52:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-13 13:49:01.528258
• Title: ID-Cloak: Crafting Identity-Specific Cloaks Against Personalized Text-to-Image Generation
• Title（参考訳）: ID-Cloak: パーソナライズされたテキスト・ツー・イメージ生成に対するアイデンティティを具体化するクローク
• Authors: Qianrui Teng, Xing Cui, Xuannan Liu, Peipei Li, Zekun Li, Huaibo Huang, Ran He,
• Abstract要約: 本研究は、画像の保護を行うアイデンティティ固有のクロークの作成について検討する。 我々は、モデルが通常の出力から遠ざけることを奨励する新しい目的によって、アイデンティティ固有のクロークを構築する。 提案手法は,個人固有のクローク設定とともに,現実的なプライバシ保護の顕著な進歩を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.14901999875917
• License:
• Abstract: Personalized text-to-image models allow users to generate images of new concepts from several reference photos, thereby leading to critical concerns regarding civil privacy. Although several anti-personalization techniques have been developed, these methods typically assume that defenders can afford to design a privacy cloak corresponding to each specific image. However, due to extensive personal images shared online, image-specific methods are limited by real-world practical applications. To address this issue, we are the first to investigate the creation of identity-specific cloaks (ID-Cloak) that safeguard all images belong to a specific identity. Specifically, we first model an identity subspace that preserves personal commonalities and learns diverse contexts to capture the image distribution to be protected. Then, we craft identity-specific cloaks with the proposed novel objective that encourages the cloak to guide the model away from its normal output within the subspace. Extensive experiments show that the generated universal cloak can effectively protect the images. We believe our method, along with the proposed identity-specific cloak setting, marks a notable advance in realistic privacy protection.
• Abstract（参考訳）: パーソナライズされたテキスト・ツー・イメージモデルにより、ユーザーは複数の参照写真から新しいコンセプトの画像を生成することができる。 いくつかのアンチパーソナライゼーション技術が開発されているが、これらの手法は通常、ディフェンダーはそれぞれの特定の画像に対応するプライバシ・クロークを設計できると仮定する。 しかし、オンライン上で共有される広範な個人画像のため、実世界の実践的応用によって、画像固有の手法は限られている。 この問題に対処するため、私たちは、特定のアイデンティティに属するすべての画像を保護するID-Cloak(ID-Cloak)の作成を最初に調査する。 具体的には、まず、個人の共通点を保存するアイデンティティサブ空間をモデル化し、保護対象の画像分布をキャプチャするために多様なコンテキストを学習する。 そこで,提案した新たな目的により,サブ空間内の通常の出力からモデルを引き離すように,クロークを誘導するアイデンティティ固有のクロークを構築する。 広汎な実験により、生成された普遍的なクロークは、画像を効果的に保護できることが示された。 我々の手法は、提案されたアイデンティティ固有のクローク設定と共に、現実的なプライバシ保護の顕著な進歩であると考えている。

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