本研究では、Stable Diffusion (SD)モデルに対して訓練不要のプラグアンドプレイ型ウォーターマーク・フレームワークを提案している。従来のウォーターマーク手法は、SDモデルの一部または全体を再訓練する必要があり、SDのバージョンアップに追従するのが困難であった。
提案手法では、SDのVAEエンコーダ・デコーダの一部を利用してウォーターマーク符号化・復号化モデルを訓練し、SDの潜在空間にウォーターマークを埋め込むことで、SDの再訓練を必要としない。これにより、SDの様々なバージョンに対して汎化性を発揮する。
具体的には以下の通り:
本手法は、SDの高品質な画像生成と追跡可能性を両立させる実用的で効率的なソリューションを提供する。
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by Guokai Zhang... pada arxiv.org 04-09-2024
https://arxiv.org/pdf/2404.05607.pdfPertanyaan yang Lebih Dalam