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DiffuseTrace: A Transparent and Flexible Watermarking Scheme for Latent Diffusion Model

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  • Haebom

저자

Liangqi Lei, Keke Gai, Jing Yu, Liehuang Zhu

개요

잠재 확산 모델(LDM)은 다양한 응용 분야를 가능하게 하지만 불법적인 활용과 관련된 윤리적 우려를 제기합니다. 생성 모델 출력물에 워터마크를 추가하는 것은 저작권 추적 및 AI 생성 콘텐츠와 관련된 잠재적 위험 완화에 사용되는 중요한 기술입니다. 그러나 후처리 워터마킹 방법은 생성 워터마크 공격에 견딜 수 없으며 이미지 충실도와 워터마크 강도 사이에 상충 관계가 존재합니다. 따라서 본 논문에서는 DiffuseTrace라는 새로운 기술을 제안합니다. DiffuseTrace는 확산 모델 구성 요소의 미세 조정에 의존하지 않습니다. 다중 비트 워터마크는 이미지 품질을 저해하지 않고 의미적으로 이미지 공간에 임베딩됩니다. 워터마크 구성 요소는 임의의 확산 모델에서 플러그인으로 사용할 수 있습니다. 실험을 통해 DiffuseTrace의 효과와 유연성을 검증합니다. 8가지 유형의 이미지 처리 워터마크 공격과 3가지 유형의 생성 워터마크 공격에서 DiffuseTrace는 99%의 워터마크 탐지율과 94% 이상의 귀속 정확도를 유지합니다.

시사점, 한계점

시사점:
이미지 품질 저하 없이 다중 비트 워터마크를 의미적으로 이미지에 임베딩하는 새로운 기술 DiffuseTrace 제안.
다양한 확산 모델에 플러그인으로 적용 가능한 유연성을 가짐.
8가지 이미지 처리 공격과 3가지 생성적 공격에 대해 높은 워터마크 탐지율과 귀속 정확도를 달성.
기존 후처리 워터마킹 방식의 한계점(생성적 공격에 대한 취약성, 이미지 품질 저하)을 극복.
한계점:
DiffuseTrace의 성능이 모든 유형의 워터마크 공격에 대해 100%를 달성하지 못함. (99% 탐지율, 94% 이상 정확도)
제안된 방법이 모든 종류의 잠재 확산 모델에 대해 동일한 효과를 보이는지에 대한 추가적인 연구 필요.
실제 응용 환경에서의 성능 평가가 필요.
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