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DFA-CON: A Contrastive Learning Approach for Detecting Copyright Infringement in DeepFake Art

Created by
  • Haebom

저자

Haroon Wahab, Hassan Ugail, Irfan Mehmood

개요

본 논문은 생성형 AI가 생성한 시각 예술 작품에서의 저작권 침해 및 위조 문제에 대한 해결책으로, DFA-CON이라는 새로운 탐지 프레임워크를 제시합니다. DFA-CON은 대조 학습 프레임워크를 기반으로 원본 작품과 위조 작품 간의 유사성을 학습하여 차별적인 표현 공간을 생성합니다. 인페인팅, 스타일 전이, 적대적 섭동, 컷믹스 등 다양한 공격 유형에 대해 학습되며, 기존의 사전 훈련된 기본 모델보다 우수한 성능을 보입니다. 코드와 모델 체크포인트는 논문 채택 후 공개될 예정입니다.

시사점, 한계점

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시사점:
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생성형 AI로 인한 저작권 침해 문제 해결에 기여하는 새로운 탐지 프레임워크 제시
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다양한 공격 유형에 대한 강건한 탐지 성능 입증
◦
기존 모델보다 우수한 성능으로 실질적인 활용 가능성 제시
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공개될 코드와 모델 체크포인트를 통한 연구 확장 및 활용 용이성 증대
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한계점:
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논문 채택 후에야 코드와 모델 체크포인트가 공개됨. 실제 성능 검증 및 활용에는 시간 지연이 존재.
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다양한 공격 유형에 대해서는 우수한 성능을 보였으나, 모든 유형의 공격에 대해 완벽한 탐지 성능을 보장하지는 않을 수 있음.
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실제 상황에서의 일반화 성능에 대한 추가적인 검증이 필요.
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