WMAdapter: Adding WaterMark Control to Latent Diffusion Models

要約

透かしは、AI によって生成された画像の著作権を保護するために非常に重要です。
我々は、ユーザー指定の透かし情報を受け取り、拡散生成プロセス中にシームレスな透かしインプリントを可能にする拡散モデル透かしプラグインである WMAdapter を提案します。
WMAdapter は効率的かつ堅牢であり、高い生成品質を重視しています。
これを達成するために、私たちは 2 つの主要な設計を行います。 (1) 軽量で、高度に事前トレーニングされたポストホック透かしモデルからの効果的な知識の伝達を可能にするコンテキスト アダプター構造を開発します。
(2) 追加の微調整ステップを導入し、画質をさらに向上させ、小さなアーティファクトを排除するハイブリッド微調整戦略を設計します。
実証結果は、WMAdapter が強力な柔軟性、優れた画像生成品質、および競争力のあるウォーターマークの堅牢性を提供することを示しています。

要約(オリジナル)

Watermarking is crucial for protecting the copyright of AI-generated images. We propose WMAdapter, a diffusion model watermark plugin that takes user-specified watermark information and allows for seamless watermark imprinting during the diffusion generation process. WMAdapter is efficient and robust, with a strong emphasis on high generation quality. To achieve this, we make two key designs: (1) We develop a contextual adapter structure that is lightweight and enables effective knowledge transfer from heavily pretrained post-hoc watermarking models. (2) We introduce an extra finetuning step and design a hybrid finetuning strategy to further improve image quality and eliminate tiny artifacts. Empirical results demonstrate that WMAdapter offers strong flexibility, exceptional image generation quality and competitive watermark robustness.

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