論文の概要: Vid-Freeze: Protecting Images from Malicious Image-to-Video Generation via Temporal Freezing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.23279v1
• Date: Sat, 27 Sep 2025 12:26:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-30 22:32:19.138107
• Title: Vid-Freeze: Protecting Images from Malicious Image-to-Video Generation via Temporal Freezing
• Title（参考訳）: Vid-Freeze: 一時的な凍結による悪意ある画像から映像を保護する
• Authors: Rohit Chowdhury, Aniruddha Bala, Rohan Jaiswal, Siddharth Roheda,
• Abstract要約: Vid-Freezeは、新しい注意を抑える敵攻撃であり、画像に慎重に敵の摂動を追加する。 本手法は, 動作合成を完全に破壊するI2Vモデルの注意機構を目標とした。 その結果、免疫された画像は、スタンスチールまたはニアスタティックなビデオを生成し、悪意のあるコンテンツ生成を効果的にブロックする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.48490797934472
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The rapid progress of image-to-video (I2V) generation models has introduced significant risks, enabling video synthesis from static images and facilitating deceptive or malicious content creation. While prior defenses such as I2VGuard attempt to immunize images, effective and principled protection to block motion remains underexplored. In this work, we introduce Vid-Freeze - a novel attention-suppressing adversarial attack that adds carefully crafted adversarial perturbations to images. Our method explicitly targets the attention mechanism of I2V models, completely disrupting motion synthesis while preserving semantic fidelity of the input image. The resulting immunized images generate stand-still or near-static videos, effectively blocking malicious content creation. Our experiments demonstrate the impressive protection provided by the proposed approach, highlighting the importance of attention attacks as a promising direction for robust and proactive defenses against misuse of I2V generation models.
• Abstract（参考訳）: I2V(Image-to-Video)生成モデルの急速な進歩は、静的画像からのビデオ合成を可能にし、偽りや悪意のあるコンテンツ作成を容易にする、重大なリスクをもたらしている。 I2VGuardのような以前の防衛はイメージを免疫しようとするが、効果的で原則化されたブロック動作の保護はいまだに未調査のままである。 本研究では,新たな注意抑制攻撃であるVid-Freezeを紹介する。 本手法は,入力画像のセマンティックな忠実さを保ちながら,動作合成を完全に破壊するI2Vモデルの注意機構を明示的にターゲットする。 その結果、免疫された画像は、スタンスチールまたはニアスタティックなビデオを生成し、悪意のあるコンテンツ生成を効果的にブロックする。 本実験は,I2V 生成モデルの誤使用に対する堅牢かつ積極的な防御手段としてのアテンションアタックの重要性を強調し,提案手法による印象的な保護を実証するものである。

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