論文の概要: Harnessing Frequency Spectrum Insights for Image Copyright Protection Against Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.11071v1
• Date: Fri, 14 Mar 2025 04:27:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-17 13:07:27.522977
• Title: Harnessing Frequency Spectrum Insights for Image Copyright Protection Against Diffusion Models
• Title（参考訳）: 拡散モデルに対する画像保護のための周波数スペクトルのハーネス化
• Authors: Zhenguang Liu, Chao Shuai, Shaojing Fan, Ziping Dong, Jinwu Hu, Zhongjie Ba, Kui Ren,
• Abstract要約: 本稿では,拡散生成画像がトレーニングデータの統計的特性を忠実に保存していることを示す。 emphCoprGuardは、許可されていない画像の使用を防ぐための堅牢な周波数領域透かしフレームワークである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.821064889438777
• License:
• Abstract: Diffusion models have achieved remarkable success in novel view synthesis, but their reliance on large, diverse, and often untraceable Web datasets has raised pressing concerns about image copyright protection. Current methods fall short in reliably identifying unauthorized image use, as they struggle to generalize across varied generation tasks and fail when the training dataset includes images from multiple sources with few identifiable (watermarked or poisoned) samples. In this paper, we present novel evidence that diffusion-generated images faithfully preserve the statistical properties of their training data, particularly reflected in their spectral features. Leveraging this insight, we introduce \emph{CoprGuard}, a robust frequency domain watermarking framework to safeguard against unauthorized image usage in diffusion model training and fine-tuning. CoprGuard demonstrates remarkable effectiveness against a wide range of models, from naive diffusion models to sophisticated text-to-image models, and is robust even when watermarked images comprise a mere 1\% of the training dataset. This robust and versatile approach empowers content owners to protect their intellectual property in the era of AI-driven image generation.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルは、新しいビュー合成において顕著な成功を収めてきたが、大きく、多様で、しばしば追跡不能なWebデータセットに依存しているため、画像著作権保護に対する懸念が高まっている。 トレーニングデータセットには、識別可能な(透かしや有毒な)サンプルがほとんどない複数のソースからのイメージが含まれているため、さまざまな生成タスクを一般化することは困難である。 本稿では,拡散生成画像がトレーニングデータの統計的特性を忠実に保存していることを示す。 この知見を活かして、拡散モデルトレーニングや微調整において、未承認画像の使用を防ぐための堅牢な周波数領域透かしフレームワークである \emph{CoprGuard} を紹介した。 CoprGuardは、ナイーブ拡散モデルから高度なテキスト・ツー・イメージモデルまで、幅広いモデルに対して顕著な効果を示しており、ウォーターマークされた画像がトレーニングデータセットのわずか1倍の比率で構成されている場合でも、堅牢である。 この堅牢で汎用的なアプローチにより、コンテンツ所有者は、AI駆動の画像生成の時代において、知的財産権を保護することができる。

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