AIを使用してAI画像の改ざんを防ぐ

AIを使用して画像の改ざんを防ぐ

「PhotoGuard」は、MIT CSAILの研究者によって開発されたものであり、高度な生成モデルの時代において、不正な画像編集を防ぎ、真正性を守ります。

この例では、敵対者がオンラインで見つかった画像を変更しようとしています。敵対者はテキストのプロンプトを通じて望ましい変更を説明し、拡散モデルを使用してプロンプトに一致する現実的な画像を生成します。敵対者がアクセスする前に元の画像を免疫化することで、PhotoGuardシステムはそのような編集を成功させる能力を妨害します。

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!

Share:

Was this article helpful?

93 out of 132 found this helpful

Discover more

機械学習

「PyTorchモデルのパフォーマンス分析と最適化 - パート3」

これは、PyTorch ProfilerとTensorBoardを使用してPyTorchモデルの分析と最適化を行うトピックに関するシリーズ投稿の3部目で...

AI研究

ETHチューリッヒとマイクロソフトの研究者らが提案したX-Avatarは、人間の体の姿勢と顔の表情をキャプチャできるアニメーション可能な暗黙の人間アバターモデルです

ポーズ、見つめること、表情、手のジェスチャーなど、総称して「ボディランゲージ」と呼ばれるものは、多くの学術的研究の対...

データサイエンス

RecList 2.0 オープンソースによるMLモデルの体系的なテストシステム

評価は複雑な問題です評価パイプラインの作成に関与するさまざまなコンポーネントを管理することはしばしば困難ですモデルが...

機械学習

新たなディープ強化学習(DRL)フレームワークは、シミュレートされた環境で攻撃者に対応し、サイバー攻撃がエスカレートする前に95%をブロックすることができます

サイバーセキュリティの防御者は、技術の発展とシステムの複雑さのレベルが上昇するにつれて、自分たちの技術と戦術を動的に...

機械学習

「ゼロからヒーローへ:PyTorchで最初のMLモデルを作ろう」

PyTorchの基礎を学びながら、ゼロから分類モデルを構築してください