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“受保护的”图像更容易，而不是很难，用Ai
新的研究表明，旨在阻止AI图像编辑的水印工具可能适得其反。与其停止稳定扩散之类的模型进行更改，实际上有助于AI遵循编辑提示，从而更加紧密地进行编辑，从而使不必要的操作变得更加容易。计算机视觉文献中有一个著名且强大的链，专门用于保护“受保护”帖子的图像更容易而不是很难，而不是很难偷走AI，首先出现在unite.ai上。
来源:Unite.AI新的研究表明，旨在阻止AI图像编辑的水印工具可能适得其反。与其停止稳定扩散之类的模型进行更改，实际上有助于AI遵循编辑提示，从而更加紧密地进行编辑，从而使不必要的操作变得更加容易。
新的研究表明，旨在阻止AI图像编辑的水印工具可能适得其反。而不是阻止诸如稳定扩散之类的模型进行更改，而是实际上有些保护 AI遵循编辑提示更加紧密，使不必要的操作变得更加容易。在计算机视觉文献中有一个著名且稳健的链，用于保护受版权保护的图像免受AI模型的训练，或在直接图像> Image> Image AI过程中使用。这种系统通常针对潜在扩散模型（LDMS），例如稳定的扩散和通量，它们使用基于噪声的过程来编码和解码图像。
潜在扩散模型 稳定扩散 flux 基于噪声的通过将对抗性噪声插入原本正常的图像中，可能会导致图像检测器错误地猜测图像内容，并通过利用受版权保护的数据而产生图像内容：
插入对抗噪声 猜测图像内容错误地从麻省理工学院的纸上“提高了恶意AI驱动图像编辑的成本”，这些源图像“免疫”反对操纵（下排）的示例。资料来源：https：//arxiv.org/pdf/2302.06588
从麻省理工学院的纸上“提高了恶意AI驱动图像编辑的成本”，这些源图像“免疫”反对操纵（下排）的示例。由于艺术家在2023年对稳定扩散的自由使用（包括受版权保护的图像）的反对，因此研究场景对同一主题产生了多种变化 - 可以看不见的图像可以被培养为AI系统的训练或吸引到生成的AI Pipeeline bonse for and ai pipeline bone Implase the Plasonaly feely the Imageal feeply the Imageals the Imageals femally the Imageals，而不是素质地构成质量的图像。
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