METR: 多数のユニークなメッセージを用いた画像電子透かし

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タイトル: METR: 多数のユニークなメッセージを用いた画像電子透かし

リンク: https://arxiv.org/abs/2408.08340

概要:

拡散モデルの進歩により画像生成の質が向上し、研究者、企業、クリエイターは透かしアルゴリズムの改善に焦点を当てるようになりました。これは、生成アートの作者を明確に識別できるようにすることを目的としています。最新の透かしアルゴリズムが直面する主な課題は、攻撃への耐性と、ユーザーIDなどの多数の固有メッセージを暗号化する能力に関連しています。本稿では、これらの課題の解決を目指すアプローチであるMETR: Message Enhanced Tree-Ringを紹介します。METRは、攻撃耐性や画質を損なうことなく複数の異なるメッセージをエンコードすることを可能にする技術である、Tree-Ring透かしアルゴリズムをベースにしています。これにより、この透かしアルゴリズムはあらゆる拡散モデルに適したものとなっています。エンコード可能なメッセージ量の制限を克服するために、METRの強化版であるMETR++を提案します。このアプローチは、Latent Diffusion Modelアーキテクチャに限定されますが、事実上無制限の数の固有メッセージを埋め込むように設計されています。攻撃に対する堅牢性と、画質を維持しながら多数の固有メッセージを暗号化する能力を実証しており、METRとMETR++は現実世界の設定における実用的なアプリケーションの可能性を秘めています。コードはhttps://github.com/deepvk/metrで公開されています。

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@yukihiko-fuyuki が以下のラベルを提案し、適用しました：

• diffusion-models
• paper-implementation
• robustness

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論文要約

論文要約: METR: 多数のユニークなメッセージを用いた画像電子透かし

• 背景: 近年の画像生成AIの進歩に伴い、生成された画像の作者を明確にするため、電子透かし技術の向上が求められている。
• 課題: 既存の電子透かし技術は、(1) 攻撃に対する耐性、(2) ユーザーID等の多数の個別メッセージを埋め込む能力、の面で課題を抱えている。
• 提案手法: 本論文では、これらの課題を解決するため、METR (Message Enhanced Tree-Ring) と METR++ という2つの新しい電子透かしアルゴリズムを提案。
  • METR: 既存のTree-Ring透かしアルゴリズムを改良し、攻撃耐性と画質を維持しながら、複数の異なるメッセージを埋め込むことを可能にした。
  • METR++: Latent Diffusion Modelに特化したMETRの拡張版。事実上無制限の数の個別メッセージを埋め込むことが可能。
• 利点:
  • 攻撃に対する高い頑健性。
  • 画質を維持しながら、多数の個別メッセージを埋め込むことが可能。
  • あらゆる拡散モデル(METR)またはLatent Diffusion Model(METR++)に適用可能。
• 結論: METRとMETR++は、現実世界における電子透かし技術の応用可能性を広げる、実用的なソリューションとなる可能性を秘めている。

キーワード: 電子透かし、拡散モデル、画像生成AI、著作権保護、METR, METR++