論文の概要: Adapter Shield: A Unified Framework with Built-in Authentication for Preventing Unauthorized Zero-Shot Image-to-Image Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.00075v1
• Date: Tue, 25 Nov 2025 04:49:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-02 19:46:34.042331
• Title: Adapter Shield: A Unified Framework with Built-in Authentication for Preventing Unauthorized Zero-Shot Image-to-Image Generation
• Title（参考訳）: Adapter Shield: ゼロショット画像生成の不正防止のための認証を内蔵した統一フレームワーク
• Authors: Jun Jia, Hongyi Miao, Yingjie Zhou, Wangqiu Zhou, Jianbo Zhang, Linhan Cao, Dandan Zhu, Hua Yang, Xiongkuo Min, Wei Sun, Guangtao Zhai,
• Abstract要約: ゼロショット画像・画像生成は知的財産権侵害に重大なリスクをもたらす。 この研究は、個人イメージを誤用から守ることを目的とした、最初の普遍的および認証統合ソリューションであるAdapter Shieldを提示する。 提案手法は, ゼロショット画像合成の不正化において, 最先端の防御を克服する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 74.5813283875938
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the rapid progress in diffusion models, image synthesis has advanced to the stage of zero-shot image-to-image generation, where high-fidelity replication of facial identities or artistic styles can be achieved using just one portrait or artwork, without modifying any model weights. Although these techniques significantly enhance creative possibilities, they also pose substantial risks related to intellectual property violations, including unauthorized identity cloning and stylistic imitation. To counter such threats, this work presents Adapter Shield, the first universal and authentication-integrated solution aimed at defending personal images from misuse in zero-shot generation scenarios. We first investigate how current zero-shot methods employ image encoders to extract embeddings from input images, which are subsequently fed into the UNet of diffusion models through cross-attention layers. Inspired by this mechanism, we construct a reversible encryption system that maps original embeddings into distinct encrypted representations according to different secret keys. The authorized users can restore the authentic embeddings via a decryption module and the correct key, enabling normal usage for authorized generation tasks. For protection purposes, we design a multi-target adversarial perturbation method that actively shifts the original embeddings toward designated encrypted patterns. Consequently, protected images are embedded with a defensive layer that ensures unauthorized users can only produce distorted or encrypted outputs. Extensive evaluations demonstrate that our method surpasses existing state-of-the-art defenses in blocking unauthorized zero-shot image synthesis, while supporting flexible and secure access control for verified users.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルの急速な進歩により、画像合成はゼロショット画像・画像生成の段階へと進歩し、モデル重みを変更することなく、顔のアイデンティティや芸術的スタイルの忠実度の高い再現を1つのポートレートやアートワークで実現できるようになった。 これらの技術は創造性を著しく向上させるが、知的財産権侵害に関連する重大なリスクを生じさせる。 このような脅威に対処するため、この研究は、ゼロショット生成シナリオにおける個人イメージの誤使用から保護することを目的とした、最初の普遍的で認証統合されたソリューションであるAdapter Shieldを提示する。 まず,現在のゼロショット法では,画像エンコーダを用いて入力画像から埋め込みを抽出し,その後,クロスアテンション層を通じて拡散モデルのUNetに入力する方法について検討する。 この機構にインスパイアされた我々は、異なる秘密鍵に基づいて、元の埋め込みを異なる暗号化表現にマッピングする可逆暗号システムを構築した。 認証されたユーザは、復号モジュールと正しいキーを介して認証された埋め込みを復元することができ、認証された生成タスクの正常な使用を可能にする。 保護目的のために、元の埋め込みを指定された暗号化パターンに積極的にシフトするマルチターゲット対向摂動法を設計する。 これにより、保護された画像を防御層に埋め込んで、不正使用者が歪みや暗号化された出力しか生成できないことを保証できる。 広範に評価した結果,認証されたユーザに対してフレキシブルかつセキュアなアクセス制御をサポートしながら,無許可のゼロショット画像合成をブロックする手法が既存の最先端の防御を超越していることが判明した。

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