論文の概要: LoRA-Key: User-Centric LoRA Watermarking for Text-to-Image Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.29569v1
• Date: Thu, 28 May 2026 08:17:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-30 02:45:56.05911
• Title: LoRA-Key: User-Centric LoRA Watermarking for Text-to-Image Diffusion Models
• Title（参考訳）: LoRAキー:テキストと画像の拡散モデルのためのユーザ中心LoRA透かし
• Authors: Yaopeng Wang, Qingliang Wang, Zhibo Wang, Huiyu Xu, Jiacheng Du, Qiu Wang, Jia-Li Yin, Kui Ren,
• Abstract要約: Low-Rank Adaptation (LoRA) はテキストから画像への拡散モデルをカスタマイズするメカニズムとして広く使われている。 LoRA-Keyは、著作権保護を再利用可能な所有権キーとして扱うユーザ中心のLoRA透かしフレームワークである。 生成品質とスタイルの忠実さを保ちつつ,軽量なプラグアンドプレイ著作権保護を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.453621643582434
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Low-Rank Adaptation (LoRA) has become a widely used mechanism for customizing text-to-image diffusion models, enabling lightweight modules that are shared, reused, and commercialized as independent assets. This LoRA-centric ecosystem shifts copyright protection from foundation models to distributed LoRA modules, which are easy to copy, redistribute, or reuse without authorization. Existing watermarking methods either protect the base diffusion model or require watermark-aware retraining for each target LoRA, limiting their practicality in open community settings. To address this limitation, we propose LoRA-Key, a user-centric LoRA watermarking framework that treats copyright protection as a reusable ownership key. LoRA-Key encapsulates a recoverable secret message into a standalone user-specific Watermark LoRA, which can be attached to different target LoRAs through training-free linear superposition without per-LoRA retraining or structural modification. To train such a reusable key, we first establish a latent watermark prior in the frozen VAE latent space for robust message embedding and recovery, and then optimize the Watermark LoRA with message-conditioned watermark supervision and semantic consistency constraints. We further introduce Gradient Orthogonal Projection (GOP) to suppress watermark updates that conflict with semantic-preserving directions, reducing interference with generation fidelity and downstream style adaptation. Extensive experiments show that LoRA-Key provides lightweight plug-and-play copyright protection while preserving generation quality and style fidelity, and maintains robust ownership verification under image-level distortions, downstream fine-tuning, and multi-LoRA composition.
• Abstract（参考訳）: Low-Rank Adaptation (LoRA) は、テキストから画像への拡散モデルをカスタマイズし、独立資産として共有、再利用、商業化された軽量モジュールを実現するための広く使われているメカニズムとなっている。 このLoRA中心のエコシステムは、著作権保護をファンデーションモデルから分散型のLoRAモジュールに移行させる。 既存の透かし手法は、ベース拡散モデルを保護するか、各目標のLORAに対して透かし認識の再訓練を必要とし、オープンなコミュニティ環境での実用性を制限している。 この制限に対処するために,著作権保護を再利用可能な所有権キーとして扱うユーザ中心のLoRA透かしフレームワークであるLoRA-Keyを提案する。 LoRA-Keyは、復元可能なシークレットメッセージをスタンドアロンのユーザ固有のWatermark LoRAにカプセル化する。 このような再利用可能なキーをトレーニングするために、我々はまず、ロバストなメッセージ埋め込みとリカバリのために、凍ったVAE潜伏空間に潜伏する透かしを確立し、次にメッセージ条件付き透かしの監督とセマンティック一貫性の制約により、Watermark LoRAを最適化する。 さらにGOP(Gradient Orthogonal Projection)を導入し、意味保存方向と矛盾する透かし更新を抑えるとともに、生成忠実度や下流スタイルの適応に対する干渉を減らす。 広範にわたる実験により、LoRA-Keyは、生成品質とスタイルの忠実さを保ちながら、軽量なプラグアンドプレイ著作権保護を提供し、画像レベルの歪み、下流の微調整、複数LORA構成の下で、堅牢なオーナシップ検証を維持していることが示された。

関連論文リスト

• When LoRA Betrays: Backdooring Text-to-Image Models by Masquerading as Benign Adapters [10.859491015719088]
  Low-Rank Adaptation (LoRA) は、テキストから画像への拡散を効率的に調整する主要な手法として登場した。 MasqLoRAは、独立したLoRAモジュールを攻撃車両として活用する最初の体系的な攻撃フレームワークである。 MasqLoRAの攻撃成功率は99.8%である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-02-25T14:56:51Z)
• AuthenLoRA: Entangling Stylization with Imperceptible Watermarks for Copyright-Secure LoRA Adapters [52.556959321030966]
  Low-Rank Adaptation (LoRA) は拡散モデルをカスタマイズするための効率的なパラダイムを提供する。 既存の透かし技術はベースモデルをターゲットにするか、LoRAモジュール自体を検証する。 本稿では,LoRAトレーニングプロセスに直接,認識不能でトレーサブルな透かしを埋め込む統一透かしフレームワークであるAuthenLoRAを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-11-26T09:48:11Z)
• StableGuard: Towards Unified Copyright Protection and Tamper Localization in Latent Diffusion Models [55.05404953041403]
  拡散生成プロセスにバイナリ透かしをシームレスに統合する新しいフレームワークを提案する。 画像の忠実さ、透かしの検証、ローカライゼーションの改ざんにおいて、StableGuardは一貫して最先端の手法より優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-22T16:35:19Z)
• ZKLoRA: Efficient Zero-Knowledge Proofs for LoRA Verification [0.20482269513546458]
  Low-Rank Adaptation (LoRA)は、大規模言語モデルをカスタマイズするための広く採用されている手法である。 分散型で信頼できないトレーニング環境では、オープンソースのベースモデルユーザは、外部コントリビュータによって生成されたLoRAウェイトを使いたいかもしれません。 ZKLoRAは,簡潔な証明と新しいマルチパーティ推論手法に依存するゼロ知識検証プロトコルである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-21T23:20:33Z)
• AquaLoRA: Toward White-box Protection for Customized Stable Diffusion Models via Watermark LoRA [67.68750063537482]
  拡散モデルは高品質な画像の生成において顕著な成功を収めた。 最近の研究は、SDモデルがポストホック法医学のための透かし付きコンテンツを出力できるようにすることを目的としている。 このシナリオにおける最初の実装としてtextttmethod を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-18T01:25:47Z)
• LoRATK: LoRA Once, Backdoor Everywhere in the Share-and-Play Ecosystem [55.2986934528672]
  タスク強化型LORAにバックドアを注入する方法を検討する。 シンプルで効率的で具体的なレシピで、バックドアのLoRAを一度トレーニングして、シームレスに複数のLoRAとマージできることが分かりました。 我々の研究は、下流の可搬性イットバックドア注入型LORAのトレーニング不要分布の新しい脅威モデルを研究する最初のものである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-29T20:25:16Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。