Grunnleggende konsepter
DiffuseTraceは、潜在変数に意味的に透かしを埋め込むことで、画質を損なうことなく透かしを埋め込むことができる。また、透かしメッセージを柔軟に変更でき、最新の攻撃手法に対しても頑健性を持つ。
Sammendrag
本論文は、潜在拡散モデルの出力に透かしを埋め込む新しい手法「DiffuseTrace」を提案している。
DiffuseTraceの特徴は以下の通り:
潜在変数に意味的に透かしを埋め込むことで、画質を損なうことなく透かしを埋め込むことができる。
透かしメッセージを柔軟に変更でき、モデルの微調整や更新の影響を受けない。
最新の攻撃手法であるVAEベースの攻撃やDiffusionベースの攻撃に対しても頑健性を持つ。
具体的な手順は以下の通り:
透かし符号化器と透かし復号器を事前に学習する。透かし情報と潜在変数を統一的に表現し、標準正規分布に近づけるように学習する。
透かし復号器を微調整する。拡散反転や画像処理による潜在変数のずれに適応するよう学習する。
透かし符号化器を用いて、初期潜在変数に透かし情報を埋め込む。
生成された画像から拡散反転と復号器を使って透かし情報を抽出する。
この手法により、透かしを柔軟に変更でき、かつ最新の攻撃手法に対しても頑健な透かし付け方式を実現できる。
Statistikk
透かしを埋め込んだ潜在変数は標準正規分布に近似するように学習される。
透かし復号器は拡散反転や画像処理による潜在変数のずれに適応するよう微調整される。
透かし情報は48ビットで、34ビット以上の一致で検出される。
Sitater
"DiffuseTraceは、潜在変数に意味的に透かしを埋め込むことで、画質を損なうことなく透かしを埋め込むことができる。"
"DiffuseTraceは、透かしメッセージを柔軟に変更でき、モデルの微調整や更新の影響を受けない。"
"DiffuseTraceは、最新の攻撃手法であるVAEベースの攻撃やDiffusionベースの攻撃に対しても頑健性を持つ。"