AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下が『拡散モデルで消した部分を埋めるのがすごい』って言うんですが、うちの写真が勝手に加工されるリスクって本当にあるんですか。
素晴らしい着眼点ですね！拡散モデル（Diffusion Models）は画像を段階的に生成する仕組みで、消した部分を現実らしく埋める能力が高いんですよ。だから悪意ある使い方で個人や会社の写真が改変されるリスクは現実問題です。
それを防ぐ手段があると聞きましたが、技術的に複雑そうでうちの現場に導入できるのか心配です。
大丈夫、一緒に整理しましょう。今回紹介する手法は『構造破壊（Structure Disruption）』という考え方で、要点は三つです。第一に初期段階の構造生成を狙う、第二に自己注意（Self-Attention）のクエリ部分を狂わせる、第三に結果としてまともな画像が生成できなくする、です。
これって要するに、加工の出発点を壊してしまえば最後までまともに作れなくなる、ということですか。
その理解で正しいですよ。補足すると、拡散モデルは粗から細へ作る性質があり、初期の段階で輪郭が決まると後は細部を詰めるだけになります。その輪郭を作る自己注意の働きを乱すことで、以降の工程が崩壊するんです。
現場で言うと、土台の基礎工事を壊してしまえば上物が立たない、みたいなことですかね。導入のコストや現場の手間はどれくらい見ればいいですか。
実装は二つの側面で考えます。第一に既存の画像に対して保護用の摂動を加える工程が必要です。第二に、その摂動はオンラインでの自動処理にも組み込みやすく、運用面での負担は限定的にできる可能性があります。要点を三つにまとめると、効果の強さ、計算負荷、運用のしやすさです。
効果の確認はどうするんです？うちの製品写真で試してみて、ちゃんと保護できたか判断できるんでしょうか。
できますよ。研究では公開モデルで攻撃シミュレーションをし、生成画像の破綻度合いを可視化して評価しています。経営判断としては、まずは社内で一例を作り、効果と運用コストを比較検討する段取りが現実的です。
分かりました。これって要するに、『初期の輪郭作りを壊すことで、後からどれだけ細工してもまともな画像にならないようにする守り』で、まずは試験運用してROIを見る、という方針でよろしいですか。
その方針で間違いないです。必ずしも万能ではありませんが、現時点で最も狙いが明確で実運用に結びつきやすい対策です。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
分かりました、まずは一部の画像で試してみて、効果と運用負担を確認してみます。今日はありがとうございました、拓海先生。
素晴らしい決断です。では次回、実験計画と簡単な運用フローを一緒に作りましょう。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
