THU-BPM/MarkDiffusion

해결하는 문제

MarkDiffusion은 잠재 확산 모델(LDM)로 생성된 미디어의 진위성과 출처 검증의 필요성을 해결합니다. AI 생성 이미지 및 동영상에 수식을 삽입하고 탐지하며 평가할 수 있는 표준화된 방법을 제공하여 오용을 방지하고 출처를 추적합니다.

작동 방식

이 툴킷은 여러 수식 알고리즘을 통합한 단일 인터페이스를 제공하는 통합 Python 프레임워크입니다. 주로 두 가지 유형의 방법을 지원합니다: 패턴 기반(특정 지문을 삽입)과 키 기반(암호화 키 사용). 수식의 삽입 및 추출 과정을 시각화하는 시각화 도구와 다양한 "공격"(자르기, 압축, 노이즈 등)에 대한 수식의 강건성과 최종 미디어 품질에 미치는 영향을 측정하는 평가 모듈이 포함되어 있습니다.

대상 사용자

이 툴킷은 보안, 저작권 보호, 진위성 검증을 위해 수식을 구현해야 하는 생성 모델을 다루는 AI 연구자 및 개발자에게 적합합니다.

주요 특징

• 광범위한 알고리즘 지원: 이미지 및 동영상용으로 11개의 최첨단 수식 알고리즘을 구현.
• 포괄적인 평가: 탐지 가능성, 강건성, 출력 품질을 측정하는 33개의 도구 포함.
• 강건성 테스트: JPEG 압축, 가우시안 블러, Diffusion Purification과 같은 고급 재생성 공격을 포함한 전용 공격 도구.
• 자동화된 파이프라인: 품질 및 탐지 분석을 간소화하기 위한 8개의 자동 평가 파이프라인 제공.