画像生成 AI

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拡散モデルの生成画像に著作権情報を埋め込む手法Gaussian Shadingを提案する。従来手法とは異なり、モデルパラメータを変更せずに、生成性能を損なわずにウォーターマークを埋め込むことができる。

拡散モデルの出力にメモリゼーションが含まれることによる法的リスクを解決するため、メモリゼーションの主要な原因に対処する3つの特定のガイダンス手法を提案し、メモリゼーションを完全に排除しつつ、高品質な画像生成と良好なテキスト整合性を維持する。

最新のテキストから画像生成モデルの出力を正確に検出・帰属することができる。モデルの推論段階の微妙な変更も検出可能であり、ユーザーによる画像の編集後も元のモデルを特定できる。

潜在拡散モデルで生成された画像は、事前に訓練された自己符号化器によって実画像よりも正確に再構成できるという性質を利用して、訓練不要で高精度に検出できる。

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