Доказательства для низкосортной адаптации моделей диффузии изображений

arXiv: 261 030,36933v 1 Annuales Type: New Humber: Diffication Models революционизировали производство реалистичных искусственных изображений. Эффективные методы, такие как адаптация с низким рейтингом (LoRA), могут модифицировать эти модели для конкретных случаев использования, делая их более разнообразными и широко применимыми. В то же время открытые базовые модели могут быть адаптированы для передачи пристрастных, вредных или незаконных изображений в онлайновом сервисе. В настоящем документе мы разрабатываем протокол для выявления случаев, когда служба может использовать адаптацию стандартной модели. Мы описываем точную схему и модель угрозы для этого вопроса происхождения и выявляем две различные проблемы, возникающие в связи с наличием нескольких моделей семей и многообразной адаптации. В отличие от предыдущих работ, в ходе которых были рассмотрены вопросы идентификации моделей в перечнях известных потенциальных моделей, мы рассматриваем реалистичный сценарий открытого мира, где набор возможных вариантов адаптации и альтернативных моделей неизвестен. Используя гипотезный метод тестирования, наши протоколы могут дискти