利用潜在指纹归因图像生成模型
计算机视觉与模式识别
2023-05-30 v2 密码学与安全
机器学习
摘要
生成模型已能创作出与自然拍摄内容无法区分的素材。此类模型的开源开发引发了对其被滥用于恶意目的风险的担忧。一种潜在的风险缓解策略是通过指纹识别对生成模型进行归因。当前指纹识别方法在鲁棒归因准确率与生成质量之间存在显著权衡，且缺乏改进该权衡的设计原则。本文研究使用潜在语义维度作为指纹，由此可分析指纹维度选择、强度与容量等设计变量对准确率—质量权衡的影响。与先前 SOTA 相比，我们的方法所需计算最小，且更适用于大规模模型。我们使用 StyleGAN2 与潜在扩散模型来证明方法的有效性。
引用
@article{arxiv.2304.09752,
title = {Attributing Image Generative Models using Latent Fingerprints},
author = {Guangyu Nie and Changhoon Kim and Yezhou Yang and Yi Ren},
journal= {arXiv preprint arXiv:2304.09752},
year = {2023}
}