本論文は、人工知能モデルによるスタイル模倣を防ぐための新しい手法「Impasto」を提案している。
まず、人間の視覚特性に基づいた知覚マップを構築し、この知覚マップを用いて画像への微小な摂動を加えることで、スタイル模倣を防ぐ。この知覚マップは、複数の Just Noticeable Difference (JND) モデルを組み合わせて作成し、さらに個別の作品に合わせてカスタマイズする。
また、知覚的制約バンクを導入し、ピクセル空間やCLIP特徴空間などの複数の特徴空間で制約を課すことで、摂動の不可視性をさらに高めている。
実験の結果、Impasstoは既存の保護手法と比べて、保護性能を維持しつつ、保護された画像の質を大幅に向上させることができることが示された。さらに、Impasstoは人工知能モデルの個人化手法や新しいモデルに対しても頑健性を示した。
toiselle kielelle
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Tärkeimmät oivallukset
by Namhyuk Ahn,... klo arxiv.org 03-29-2024
https://arxiv.org/pdf/2403.19254.pdfSyvällisempiä Kysymyksiä