基于水印扩散过程的扩散模型知识产权保护
密码学与安全
2023-11-30 v2 机器学习
摘要
鉴于当今日益增长的需求，扩散模型已迅速成为深度生成架构的重要组成部分。获取大型高性能扩散模型需要大量资源，这凸显了它们作为值得保护的知识产权的重要性。然而，现有的用于所有权验证的水印技术在应用于扩散模型时存在不足。最近关于扩散模型水印的研究要么在任务生成过程中暴露水印，损害了不可感知性，要么是针对需要提示触发水印的条件扩散模型而开发的。本文提出 WDM，一种用于扩散模型的新颖水印方案，其在任务生成过程中不植入水印。它涉及训练一个模型，在标准的用于任务生成的扩散过程之外，同时学习用于嵌入水印的水印扩散过程（WDP）。我们对 WDP 的训练和采样提供了详细的理论分析，通过相同的反向噪声将其与偏移高斯扩散过程相关联。我们进行了大量实验，以验证我们的方法在各种触发和水印数据配置下的有效性和鲁棒性。
引用
@article{arxiv.2306.03436,
title = {Intellectual Property Protection of Diffusion Models via the Watermark Diffusion Process},
author = {Sen Peng and Yufei Chen and Cong Wang and Xiaohua Jia},
journal= {arXiv preprint arXiv:2306.03436},
year = {2023}
}