論文の概要: Can Large Vision-Language Models Detect Images Copyright Infringement from GenAI?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.16618v1
• Date: Sun, 23 Feb 2025 15:41:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-25 15:59:36.050429
• Title: Can Large Vision-Language Models Detect Images Copyright Infringement from GenAI?
• Title（参考訳）: 画像の著作権侵害はGenAIから検出できるのか?
• Authors: Qipan Xu, Zhenting Wang, Xiaoxiao He, Ligong Han, Ruixiang Tang,
• Abstract要約: 我々は,様々な画像サンプルを用いて,最先端のLVLMの著作権検出能力を評価することに注力する。 我々は、よく知られたIPフィギュアの著作権保護に反する正のサンプルと、これらのフィギュアに類似しているが著作権上の懸念を生じさせない負のサンプルからなるベンチマークデータセットを構築した。 実験の結果,LVLMは過度に適合する傾向があり,IP侵害事例として陰性標本の誤分類が生じることが明らかとなった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.898606027486593
• License:
• Abstract: Generative AI models, renowned for their ability to synthesize high-quality content, have sparked growing concerns over the improper generation of copyright-protected material. While recent studies have proposed various approaches to address copyright issues, the capability of large vision-language models (LVLMs) to detect copyright infringements remains largely unexplored. In this work, we focus on evaluating the copyright detection abilities of state-of-the-art LVLMs using a various set of image samples. Recognizing the absence of a comprehensive dataset that includes both IP-infringement samples and ambiguous non-infringement negative samples, we construct a benchmark dataset comprising positive samples that violate the copyright protection of well-known IP figures, as well as negative samples that resemble these figures but do not raise copyright concerns. This dataset is created using advanced prompt engineering techniques. We then evaluate leading LVLMs using our benchmark dataset. Our experimental results reveal that LVLMs are prone to overfitting, leading to the misclassification of some negative samples as IP-infringement cases. In the final section, we analyze these failure cases and propose potential solutions to mitigate the overfitting problem.
• Abstract（参考訳）: 高品質なコンテンツを合成する能力で有名なジェネレーティブAIモデルは、著作権保護物質の不適切な生成に対する懸念が高まっている。 近年の研究では、著作権問題に対処する様々なアプローチが提案されているが、著作権侵害を検出するための大規模視覚言語モデル(LVLM)の能力は、明らかにされていない。 本研究では,多種多様な画像サンプルを用いて,最先端のLVLMの著作権検出能力を評価することに注力する。 IP侵害サンプルと曖昧な非侵害サンプルの両方を含む包括的データセットがないことを認識し、よく知られたIPフィギュアの著作権保護を侵害する正のサンプルと、これらの図に類似しているが著作権上の懸念を生じさせない負のサンプルからなるベンチマークデータセットを構築する。 このデータセットは高度なプロンプトエンジニアリング技術を使って作成される。 次に、ベンチマークデータセットを用いてLVLMの先行評価を行う。 実験の結果,LVLMは過度に適合する傾向があり,IP侵害事例として陰性標本の誤分類が生じることが明らかとなった。 最終節では、これらの障害事例を分析し、過度に適合する問題を緩和するための潜在的な解決策を提案する。

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