ابزارهای محافظت از هنر در برابر روش‌های پیشرفته تقلید هوش مصنوعی شکست می‌خورند

چکیده و 1. مقدمه

  1. پیشینه و کارهای مرتبط

  2. مدل تهدید

  3. تقلید سبک قوی

  4. راه اندازی آزمایشی

  5. نتایج

    6.1 یافته های اصلی: همه حفاظت ها به راحتی دور زده می شوند

    6.2 تجزیه و تحلیل

  6. بحث و تأثیر گسترده تر، قدردانی ها و مراجع

الف. نمونه های هنری مفصل

ب. نسل های تقلید قوی

ج. نتایج تفصیلی

د. تفاوت با لعاب تنظیم دقیق

E. یافته های Glaze 2.0

F. Findings on Mist v2

ز. روش‌های تقلید سبک

H. حفاظت های تقلید سبک موجود

I. روش های تقلید قوی

J. راه اندازی آزمایشی

K. مطالعه کاربر

L. منابع محاسباتی

6.1 یافته های اصلی: همه حفاظت ها به راحتی دور زده می شوند

ما متوجه شدیم که همه ابزارهای حفاظتی موجود احساس امنیت کاذبی ایجاد می‌کنند و هنرمندان را در برابر تقلید سبک آسیب‌پذیر می‌کنند. در واقع، بهترین روش‌های تقلید قوی ما تصاویری تولید می‌کنند که به طور متوسط ​​از تلاش‌های تقلید پایه با استفاده از هنر محافظت‌نشده قابل تشخیص نیستند. از آنجایی که بسیاری از روش‌های تقلید ساده ما فقط از ابزارهایی استفاده می‌کنند که قبل از انتشار محافظت‌ها در دسترس بوده‌اند، جاعل‌های سبک ممکن است قبلاً این حفاظت‌ها را از زمان شروع خود دور زده باشند.

ارتقاء نویزدار مؤثرترین روش برای تقلید قوی است، با نرخ موفقیت متوسط ​​بالای 40 درصد برای هر ابزار حفاظتی (به یاد داشته باشید که 50 درصد موفقیت نشان می دهد که …

Source link