論文の概要: TWIG: Two-Step Image Generation using Segmentation Masks in Diffusion Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.14933v1
- Date: Mon, 21 Apr 2025 07:53:58 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-04-29 19:03:52.915316
- Title: TWIG: Two-Step Image Generation using Segmentation Masks in Diffusion Models
- Title（参考訳）: TWIG:拡散モデルにおけるセグメンテーションマスクを用いた2ステップ画像生成
- Authors: Mazharul Islam Rakib, Showrin Rahman, Joyanta Jyoti Mondal, Xi Xiao, David Lewis, Alessandra Mileo, Meem Arafat Manab,
- Abstract要約: 著作権侵害は、画像の自由な共有にとって大きな障害である。
一部のAIモデルは、著作権のある画像を直接コピーすることが注目されている。
条件拡散モデルに着想を得た2段階画像生成モデルを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.845519045205144
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In today's age of social media and marketing, copyright issues can be a major roadblock to the free sharing of images. Generative AI models have made it possible to create high-quality images, but concerns about copyright infringement are a hindrance to their abundant use. As these models use data from training images to generate new ones, it is often a daunting task to ensure they do not violate intellectual property rights. Some AI models have even been noted to directly copy copyrighted images, a problem often referred to as source copying. Traditional copyright protection measures such as watermarks and metadata have also proven to be futile in this regard. To address this issue, we propose a novel two-step image generation model inspired by the conditional diffusion model. The first step involves creating an image segmentation mask for some prompt-based generated images. This mask embodies the shape of the image. Thereafter, the diffusion model is asked to generate the image anew while avoiding the shape in question. This approach shows a decrease in structural similarity from the training image, i.e. we are able to avoid the source copying problem using this approach without expensive retraining of the model or user-centered prompt generation techniques. This makes our approach the most computationally inexpensive approach to avoiding both copyright infringement and source copying for diffusion model-based image generation.
- Abstract（参考訳）: 今日のソーシャルメディアとマーケティングの時代において、著作権問題は画像の無料共有にとって大きな障害となり得る。
生成AIモデルは高品質な画像の作成を可能にしたが、著作権侵害に関する懸念は、その豊富な使用の妨げとなっている。
これらのモデルは、トレーニング画像から新しいものを生成するためにデータを使用するため、知的財産権に反しないようにするためには、しばしば大変な作業である。
一部のAIモデルは、しばしばソースコピー(source copying)と呼ばれる、著作権のある画像を直接コピーすることが知られている。
ウォーターマークやメタデータなどの伝統的著作権保護措置も、この点において無駄であることが証明されている。
そこで本研究では,条件付き拡散モデルに着想を得た2段階画像生成モデルを提案する。
最初のステップでは、プロンプトベースの生成イメージのためのイメージセグメンテーションマスクを作成する。
このマスクは画像の形を具現化している。
その後、拡散モデルに、問題の形状を回避しつつ、画像を新たに生成するよう依頼する。
このアプローチは、トレーニング画像と構造的類似性の低下を示す。すなわち、モデルやユーザ中心のプロンプト生成テクニックの高価な再トレーニングなしに、このアプローチによるソースコピーの問題を回避することができる。
これにより、拡散モデルに基づく画像生成において、著作権侵害とソースコピーの両方を避けるための最も計算コストのかかるアプローチとなる。
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