[2E6-GS-10n] AI応用：生成モデルと科学応用

18:15 〜 18:30

[2E6-GS-10n-04] 拡散生成過程に基づくロバストな透かし埋め込み手法

〇西山 泰史¹、神谷 和憲² (1. NTT社会情報研究所、2. NTTセキュリティホールディングス/NTT社会情報研究所)

キーワード：

透かし、拡散モデル

拡散モデルはテキストプロンプトなどの入力情報に基づいて、高品質かつ多様性のある画像を生成できる一方で、著作権侵害画像の生成や偽情報の拡散、詐欺広告、なりすましコンテンツへの悪用など、法的・倫理的リスクが指摘されている。そこで本研究では、生成後の画像に透かしを付与する従来手法とは異なり、拡散モデルの生成過程に直接介入し、生成過程の中間状態に見えない透かしを埋め込む手法を検討する。本手法において、逆拡散過程のどのタイムステップで透かしを埋め込むかは、透かし強度と生成品質のバランスを左右する極めて重要な設計指標である。そこで、本研究では透かしの堅牢性・生成品質・隠蔽性のバランスを最適化して、透かしの埋め込みステップを評価関数から自動的に決定し、さらに透かしの隠蔽プロセスを明示的に導入してモデルを誘導することで、生成品質を維持したまま、堅牢な透かしを埋め込む手法を提案する。これにより、画像に与える視覚的な変化を抑えつつ、後処理、トリミング、フィルタ処理、アップスケールなどの二次加工に対しても堅牢な透かしを埋め込むことが可能となる。