論文の概要: Dynamic watermarks in images generated by diffusion models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.08927v1
• Date: Thu, 13 Feb 2025 03:23:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-14 13:48:29.669629
• Title: Dynamic watermarks in images generated by diffusion models
• Title（参考訳）: 拡散モデルによる画像中の動的透かし
• Authors: Yunzhuo Chen, Naveed Akhtar, Nur Al Hasan Haldar, Ajmal Mian,
• Abstract要約: 高忠実度テキストから画像への拡散モデルが視覚コンテンツ生成に革命をもたらしたが、その普及は重大な倫理的懸念を提起している。 本稿では,拡散モデルのための新しい多段階透かしフレームワークを提案する。 我々の研究は、モデルオーナシップの検証と誤用防止のためのスケーラブルなソリューションを提供することで、AI生成コンテンツセキュリティの分野を前進させます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.1135899490656
• License:
• Abstract: High-fidelity text-to-image diffusion models have revolutionized visual content generation, but their widespread use raises significant ethical concerns, including intellectual property protection and the misuse of synthetic media. To address these challenges, we propose a novel multi-stage watermarking framework for diffusion models, designed to establish copyright and trace generated images back to their source. Our multi-stage watermarking technique involves embedding: (i) a fixed watermark that is localized in the diffusion model's learned noise distribution and, (ii) a human-imperceptible, dynamic watermark in generates images, leveraging a fine-tuned decoder. By leveraging the Structural Similarity Index Measure (SSIM) and cosine similarity, we adapt the watermark's shape and color to the generated content while maintaining robustness. We demonstrate that our method enables reliable source verification through watermark classification, even when the dynamic watermark is adjusted for content-specific variations. Source model verification is enabled through watermark classification. o support further research, we generate a dataset of watermarked images and introduce a methodology to evaluate the statistical impact of watermarking on generated content.Additionally, we rigorously test our framework against various attack scenarios, demonstrating its robustness and minimal impact on image quality. Our work advances the field of AI-generated content security by providing a scalable solution for model ownership verification and misuse prevention.
• Abstract（参考訳）: 高忠実度テキストから画像への拡散モデルが視覚コンテンツ生成に革命をもたらしたが、その普及は知的財産保護や合成メディアの誤用など、重大な倫理的懸念を提起している。 これらの課題に対処するため、我々は拡散モデルのための新しい多段階透かしフレームワークを提案し、著作権を確立し、生成した画像をソースにトレースする。 私たちのマルチステージ透かし技術は埋め込みを伴います。 一 拡散モデルの学習雑音分布に局在する固定透かし及び (ii) 微調整デコーダを利用して画像を生成する, 人間の知覚できないダイナミックな透かし。 構造類似度指標(SSIM)とコサイン類似度(cosine similarity)を活用することで,透かしの形状と色を,ロバスト性を維持しつつ生成した内容に適応させる。 本手法は,動的透かしをコンテンツ固有のバリエーションに合わせて調整した場合でも,透かし分類による信頼性の高い情報源検証を可能にすることを実証する。 ソースモデルの検証は、透かし分類によって可能である。 さらに,本研究は,透かし画像のデータセットを作成し,生成されたコンテンツに対する透かしの統計的影響を評価する手法を導入し,また,その堅牢性と画像品質への影響を最小限に抑えながら,様々な攻撃シナリオに対して,我々のフレームワークを厳格に検証する。 我々の研究は、モデルオーナシップの検証と誤用防止のためのスケーラブルなソリューションを提供することで、AI生成コンテンツセキュリティの分野を前進させます。

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