ImageSentinel：保护视觉数据集免受未授权检索增强图像生成
计算机视觉与模式识别
2025-10-15 v1
摘要
检索增强图像生成 (RAIG) 的广泛采用引发了关于私有图像数据集被未授权使用的重大担忧。尽管这些系统在通过参考图像显著提升生成质量方面显示出惊人的能力，但在RAIG系统中保护视觉数据集免受未授权使用仍是一个具有挑战性的问题。传统的数字水印方法在RAIG系统中面临局限，因为复杂的特征提取和重组过程无法在生成过程中保留水印信号。为解决这些挑战，我们提出了ImageSentinel，一个用于保护RAIG中视觉数据集的新型框架。我们的框架合成与原始数据集保持视觉一致性的哨兵图像。这些哨兵图像通过作为检索键的随机生成字符序列启用保护验证。为确保无缝集成，我们利用视觉语言模型生成哨兵图像。实验结果表明，ImageSentinel在保持生成质量的同时，有效检测了数据集的未授权使用。代码已公开于https://github.com/luo-ziyuan/ImageSentinel。
引用
@article{arxiv.2510.12119,
title = {ImageSentinel: Protecting Visual Datasets from Unauthorized Retrieval-Augmented Image Generation},
author = {Ziyuan Luo and Yangyi Zhao and Ka Chun Cheung and Simon See and Renjie Wan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.12119},
year = {2025}
}
备注
Accepted at NeurIPS 2025