扩散模型水印
密码学与安全
2023-05-23 v1
摘要
近年来扩散模型（DMs）的可用性与可及性显著提升，使其成为分析并预测信息、行为或现象在群体中传播的热门工具。尤其是文本到图像扩散模型（如 DALLE 2 与潜扩散模型（LDMs））因能生成高质量图像并执行多种图像合成任务而备受关注。尽管 DMs 在许多领域被广泛采用，其常易受各类知识产权侵犯，不仅包括版权侵权，也包括更隐蔽的挪用形式，如未经授权使用或修改模型。因此，DM 所有者须意识到这些潜在风险并采取适当措施保护其模型。本工作中，我们首次保护 DMs 的知识产权。我们提出一种简单而有效的水印方案，将水印注入 DMs 并可通过预定义提示验证。具体而言，我们提出两种不同水印方法，即 NAIVEWM 与 FIXEDWM。NAIVEWM 方法将水印注入 LDMs 并使用含该水印的提示激活。另一方面，与 NAIVEWM 相比，FIXEDWM 被认为更先进且更隐蔽，因其仅在使用含固定位置触发词的提示时激活水印。我们对两种方法进行了严格评估，证明其能以对 LDM 功能最小的影响实现水印注入与验证的有效性。
引用
@article{arxiv.2305.12502,
title = {Watermarking Diffusion Model},
author = {Yugeng Liu and Zheng Li and Michael Backes and Yun Shen and Yang Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2305.12502},
year = {2023}
}