論文の概要: Identifying Models Behind Text-to-Image Leaderboards

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.09647v1
• Date: Wed, 14 Jan 2026 17:30:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-15 18:59:20.485222
• Title: Identifying Models Behind Text-to-Image Leaderboards
• Title（参考訳）: テキストから画像へのリーダーボードの裏にあるモデルの同定
• Authors: Ali Naseh, Yuefeng Peng, Anshuman Suri, Harsh Chaudhari, Alina Oprea, Amir Houmansadr,
• Abstract要約: テキスト・ツー・イメージ(T2I)モデルはますます人気を博し、多くのAI生成イメージをオンラインで生成している。 本研究では,このような匿名性は容易に破れることを示す。 各T2Iモデルから世代が画像埋め込み空間に固有のクラスタを形成し、迅速な制御やトレーニングデータなしに正確な匿名化を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.40199910521865
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Text-to-image (T2I) models are increasingly popular, producing a large share of AI-generated images online. To compare model quality, voting-based leaderboards have become the standard, relying on anonymized model outputs for fairness. In this work, we show that such anonymity can be easily broken. We find that generations from each T2I model form distinctive clusters in the image embedding space, enabling accurate deanonymization without prompt control or training data. Using 22 models and 280 prompts (150K images), our centroid-based method achieves high accuracy and reveals systematic model-specific signatures. We further introduce a prompt-level distinguishability metric and conduct large-scale analyses showing how certain prompts can lead to near-perfect distinguishability. Our findings expose fundamental security flaws in T2I leaderboards and motivate stronger anonymization defenses.
• Abstract（参考訳）: テキスト・ツー・イメージ(T2I)モデルはますます人気を博し、多くのAI生成イメージをオンラインで生成している。 モデルの品質を比較するために、投票ベースのリーダーボードが標準となり、匿名化されたモデル出力に依存している。 本研究では,このような匿名性は容易に破れることを示す。 各T2Iモデルから世代が画像埋め込み空間に固有のクラスタを形成し、迅速な制御やトレーニングデータなしに正確な匿名化を可能にする。 22のモデルと280のプロンプト(150K画像)を用いて,本手法は精度が高く,体系的なモデル固有シグネチャを明らかにする。 さらに、プロンプトレベルの識別可能性指標を導入し、大規模な解析を行い、特定のプロンプトがほぼ完全な識別可能性をもたらすことを示す。 以上の結果から,T2Iリーダボードの基本的なセキュリティ欠陥が指摘され,より強力な匿名化防御の動機となった。

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