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...

使用深度神经网络揭示人类感知和记忆中视觉与语义信息

利用深度神经网络区分人类感知和记忆中的视觉和语义信息 引言 在认知科学领域,一直存在关于人类如何在感知和记忆过程中进行人物和物体识别的研究兴趣。识别人和物的成功依赖于将感知系统生成的表征与存储在记忆中的表征进行匹配。然而,这些心理表征并非外部世界的精确副本,而是大脑的重构。了解这种重构的内容和过程是一项长期存在的挑战。这篇论文尝试通过利用深度神经网络(DNN)来揭示人类在熟悉的面孔和物体进行感知和记忆时的心理表征的内容。 论文来源 这篇论文由 Adva Shoham、西丹·丹尼尔·格罗斯巴德、Or Patashnik、Daniel Cohen-Or 和 Galit Yovel 撰写,作者全部来自Tel Aviv University。论文于2024年2月8日在线发表于《Nature Huma...