通过末层反演实现生成模型的单模型溯源
计算机视觉与模式识别
2024-06-27 v5 机器学习
摘要
生成建模的最新突破引发了对实用单模型溯源的兴趣。此类方法预测一个样本是否由特定生成器生成，例如以证明知识产权盗窃。然而，先前的工作要么局限于封闭世界设定，要么需要对生成模型进行不合需要的修改。我们通过首先将单模型溯源视为异常检测来弥补这些不足。由这一视角转变产生，我们提出 FLIPAD，一种基于末层反演和异常检测的开放世界设定下单模型溯源新方法。我们表明所利用的末层反演可归约为凸 lasso 优化问题，使我们的方法在理论上可靠且计算高效。理论发现辅以实验研究，展示了我们方法的有效性及其对不同领域的灵活性。
引用
@article{arxiv.2306.06210,
title = {Single-Model Attribution of Generative Models Through Final-Layer Inversion},
author = {Mike Laszkiewicz and Jonas Ricker and Johannes Lederer and Asja Fischer},
journal= {arXiv preprint arXiv:2306.06210},
year = {2024}
}
备注
Accepted at the Forty-first International Conference on Machine Learning [ICML2024]