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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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。
研究者提出 BrushOff,一种无需训练、无需知晓水印、也不依赖生成模型的笔触重渲染攻击,可将 VINE 水印在 500 幅五种风格绘画上的检测率从至少 97.8% 降至 1.8%,输出无参考质量分数接近干净画作。