图像扩散模型 LoRA 适配的来源签名检测协议（arXiv 预印本）
一篇 arXiv 预印本提出一套协议，用于检测在线服务是否在使用标准图像扩散模型的 LoRA 适配版本，并在开放世界场景下（候选适配与替代模型未知）区分基础模型、LoRA 适配与其他模型家族。该方法基于假设检验，仅利用模型生成图像集合的内在维度构建黑盒签名，区别于以往在已知候选模型列表内做模型识别的工作。论文目前处于 Under review 状态，作者为 Tobias Cheung。
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共 4 条 · 更新于 07:49
arXiv推荐指数4949 arXiv推荐指数4747 超越答案变化：面向音频证据的同类别匹配对照协议
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arXiv推荐指数6060 arXiv 论文提出按标注预算评估切分多模态大模型的特征级属性推断风险
论文提出一种按标注样本预算衡量切分多模态大模型（MLLM）特征级隐私的属性推断框架，通过恢复曲线刻画诚实但好奇的服务器能从传输中间特征中恢复多少未防护状态下的敏感属性泄漏。
arXiv推荐指数3434 BrushOff：基于笔触重渲染的绘画水印去除攻击
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