一种用于DNN生成内容的隐形且鲁棒的保护方法

深度神经网络生成内容的隐形、稳健保护方法 学术背景 近年来,随着深度学习模型在工程应用中的革命性发展和广泛应用,涌现出诸如ChatGPT和DALL⋅E 2等现象级应用,这些应用对人们的日常生活产生了深远的影响。同时,人们可以利用开源的深度学习技术创建各种内容,例如图像风格迁移和图像卡通化,这些技术被称为AI生成内容(AIGC)。在这样的背景下,基于AIGC的商业应用,如美图、Prisma和Adobe Lightroom等,其版权保护变得急迫且不可避免。然而,由于许多AIGC相关技术是开源的,使得技术娴熟的个人也能够创建类似的应用。因此,当版权纠纷出现时,对于商业公司及其产品来说,是一个巨大的挑战。 当前,一些常见的版权保护方法包括但不限于注册版权、声明版权、加密版权保护等。这些方法对于实体产...