論文の概要: SecureT2I: No More Unauthorized Manipulation on AI Generated Images from Prompts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.03636v1
• Date: Fri, 04 Jul 2025 15:05:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-08 15:46:34.812364
• Title: SecureT2I: No More Unauthorized Manipulation on AI Generated Images from Prompts
• Title（参考訳）: SecureT2I: プロンプトからのAI生成画像の不正操作は不要
• Authors: Xiaodong Wu, Xiangman Li, Qi Li, Jianbing Ni, Rongxing Lu,
• Abstract要約: SecureT2Iは拡散ベースの生成モデルにおける不正な編集を防止するために設計されたフレームワークである。 画像は、編集許可に基づく許可セットと禁止セットに分類する。 SecureT2Iは、許諾画像の性能を維持しながら、禁じられた画像の操作品質を効果的に劣化させることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.963044242980345
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Text-guided image manipulation with diffusion models enables flexible and precise editing based on prompts, but raises ethical and copyright concerns due to potential unauthorized modifications. To address this, we propose SecureT2I, a secure framework designed to prevent unauthorized editing in diffusion-based generative models. SecureT2I is compatible with both general-purpose and domain-specific models and can be integrated via lightweight fine-tuning without architectural changes. We categorize images into a permit set and a forbid set based on editing permissions. For the permit set, the model learns to perform high-quality manipulations as usual. For the forbid set, we introduce training objectives that encourage vague or semantically ambiguous outputs (e.g., blurred images), thereby suppressing meaningful edits. The core challenge is to block unauthorized editing while preserving editing quality for permitted inputs. To this end, we design separate loss functions that guide selective editing behavior. Extensive experiments across multiple datasets and models show that SecureT2I effectively degrades manipulation quality on forbidden images while maintaining performance on permitted ones. We also evaluate generalization to unseen inputs and find that SecureT2I consistently outperforms baselines. Additionally, we analyze different vagueness strategies and find that resize-based degradation offers the best trade-off for secure manipulation control.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルによるテキスト誘導画像操作は、プロンプトに基づいた柔軟で正確な編集を可能にするが、潜在的に許可されていない修正のために倫理的および著作権上の懸念を提起する。 そこで本稿では,拡散型生成モデルにおける不正な編集を防止するためのセキュアなフレームワークSecureT2Iを提案する。 SecureT2Iは汎用モデルとドメイン固有モデルの両方と互換性があり、アーキテクチャの変更なしに軽量な微調整によって統合できる。 画像は、編集許可に基づく許可セットと禁止セットに分類する。 許可集合に対して、モデルは通常通り高品質な操作を実行することを学習する。 禁止セットに対しては、曖昧または意味的に曖昧な出力(例えば、ぼやけた画像)を奨励する訓練目標を導入し、意味のある編集を抑える。 主な課題は、許可された入力の編集品質を維持しながら、許可されていない編集をブロックすることである。 この目的のために、選択的な編集動作を導く個別の損失関数を設計する。 複数のデータセットとモデルにわたる大規模な実験により、SecureT2Iは許された画像のパフォーマンスを維持しながら、禁じられた画像の操作品質を効果的に低下させる。 また、未確認入力への一般化を評価し、SecureT2Iがベースラインを一貫して上回ることを示す。 さらに、異なる曖昧性戦略を分析し、リサイズベースの劣化がセキュアな制御制御に最適なトレードオフをもたらすことを発見した。

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