Основные понятия
AI 생성 콘텐츠의 저작권 보호를 위해 사용자별 고유 워터마크를 확산 모델에 통합하여 생성 과정에 포함시킴으로써 생성 콘텐츠의 추적과 식별을 가능하게 하는 방법을 제안한다.
Аннотация
이 논문은 AI 생성 콘텐츠의 저작권 보호를 위한 효율적인 워터마킹 프레임워크인 WaDiff를 제안한다.
모델 제공자가 공개 API를 통해 확산 모델을 제공하고, 사용자들이 이를 활용해 이미지를 생성하는 상황을 가정한다.
각 사용자에게 고유한 워터마크를 할당하고, 이를 확산 모델의 입력으로 사용하여 생성 과정에 워터마크를 통합한다.
이를 통해 생성된 이미지에 사용자별 고유 정보가 포함되어, 이미지 추출기를 통해 워터마크를 복구할 수 있다.
워터마크 삽입 과정에서 생성 품질 저하를 최소화하기 위해 일관성 손실 함수를 도입한다.
실험 결과, 제안 방법은 기존 방식 대비 우수한 성능을 보이며 다양한 데이터 증강에도 강인한 것으로 나타났다.
Статистика
각 사용자에게 고유한 n비트 이진 코드 wi가 할당된다.
확산 모델의 입력 채널을 확장하여 wi를 입력에 통합한다.
단일 역확산 단계에서 wi가 포함된 이미지 ˆxt
0를 생성한다.
Цитаты
"AI 생성 콘텐츠의 윤리적 보호 필요성이 최근 몇 년간 중요한 관심사였다."
"기존 워터마킹 전략은 합성 콘텐츠 탐지에 성공했지만, 단일 모델에서 생성된 출력물의 소유자 식별에는 제한적인 탐구가 있었다."