高速で画像保護を行うLovlet Hub

Blueskyで紹介されていた高速で画像保護を行う「Lovlet Hubを試してみました。

Blueskyでのリリース通知

【新サービスリリースのお知らせ】 こちらの画像保護技術を無料で利用できるサービスをリリースしました。 ぜひこちらもご活用ください！ lovlet.jp/hub

[image or embed]

— Lovlet - 画像保護プラットフォーム (@lovlet-jp.bsky.social) 2025年12月10日 17:00

関連サイト１
・CVPR 2025 Open Access Repository

Recent advancements in diffusion models revolutionize image generation but pose risks of misuse, such as replicating artworks or generating deepfakes. Existing image protection methods, though effective, struggle to balance protection efficacy, invisibility, and latency, thus limiting practical use. We introduce perturbation pre-training to reduce latency and propose a mixture-of-perturbations approach that dynamically adapts to input images to minimize performance degradation. Our novel training strategy computes protection loss across multiple VAE feature spaces, while adaptive targeted protection at inference enhances robustness and invisibility. Experiments show comparable protection performance with improved invisibility and drastically reduced inference time.

Google翻訳による和訳

近年の拡散モデルの進歩は画像生成に革命をもたらしましたが、芸術作品の複製やディープフェイクの生成といった悪用のリスクも伴います。既存の画像保護手法は効果的ではあるものの、保護効果、不可視性、遅延のバランスを取るのが難しく、実用化が制限されています。本研究では、遅延を低減するために摂動事前学習を導入し、入力画像に動的に適応することで性能低下を最小限に抑える摂動混合アプローチを提案します。本手法の新たな学習戦略は、複数のVAE特徴空間にわたる保護損失を計算し、推論時の適応型ターゲット保護によって堅牢性と不可視性を向上させます。実験では、不可視性の向上と推論時間の大幅な短縮を実現しながら、同等の保護性能が得られることが示されました。

関連サイト２
・Nearly Zero-Cost Protection Against Mimicry by Personalized Diffusion Models

サイトにアクセスし先日の「べらぼう」の絵をアップロードし、強度Lowで実行したところ。

アルゴリズムは現在選択できるのはfastProtectのみ。
強度はLow、Mid、Higeの3段階。

元の画像

Lowで保護した画像

Midで保護した画像

Highで保護した画像

写真でも試してみました。

元の写真

Lowで保護した写真

Midで保護した写真

Highで保護した写真

640 x 480の絵はそのままのサイズでしたが、2736 x 3648の写真は 768 x 1024 にリサイズされました。

以上、Lovlet Hubについてでした。
しーゆー。