mist：保护艺术版权的图像预处理工具

mist：保护艺术版权的图像预处理工具

mist Watermark you artworks to stay away from unauthorized diffusion style mimicry! 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mist6/mist

项目介绍

在人工智能技术飞速发展的今天，AI-for-Art 应用程序如 Stable Diffusion、NovelAI 和 scenario.gg 等已经能够通过模仿现有作品创造出全新的艺术作品。然而，这种能力也带来了版权保护的新挑战。为了应对这一问题，Mist 应运而生，它是一种强大的图像预处理工具，旨在保护图像的风格和内容不被这些 AI 应用程序模仿。

Mist 通过为图像添加特殊的水印，使得这些图像对于 AI-for-Art 应用程序变得不可识别。这些应用程序试图模仿经过 Mist 处理的图像时，输出的图像将会被混淆，无法作为艺术品使用。Mist 的论文已被 ICML 2023 接受为口头报告，目前论文可在 arXiv 上查阅。

项目技术分析

Mist 的核心技术是基于对抗性样本的生成。它通过优化一个对抗性水印，使得 AI-for-Art 应用程序在处理这些图像时产生错误的结果。Mist 的实现依赖于稳定的扩散模型，并对其进行了修改以支持开放梯度流，从而实现端到端的对抗性扰动。

项目在技术实现上与稳定扩散模型共享了大量需求，并额外依赖 advertorch0.2.4 来执行攻击。项目的环境设置相对简单，用户需要创建一个虚拟环境并安装必要的依赖。

项目及应用场景

Mist 的应用场景主要针对那些需要保护版权的艺术作品和图像。在艺术创作、数字版权管理、图像分享等领域，Mist 可以作为一种有效的工具来防止作品被未经授权的模仿和复制。以下是一些具体的应用场景：

1. 艺术家版权保护：艺术家可以使用 Mist 对自己的作品进行预处理，以防止被 AI 应用程序模仿。
2. 图像分享平台：图像分享平台可以使用 Mist 来保护用户上传的艺术作品，避免作品被滥用。
3. 数字版权管理：数字版权管理公司可以使用 Mist 为客户的图像作品添加保护层，增强版权保护效果。

项目特点

1. 有效性：Mist 能够有效阻止当前的 AI-for-Art 应用程序对图像的模仿。
2. 灵活性：Mist 提供了多种参数配置，用户可以根据自己的需求调整水印的强度、步骤、输出大小等。
3. 鲁棒性：即使在图像经过裁剪和调整大小后，Mist 仍能保持其对抗性效果。
4. 开源免费：Mist 是一个开源项目，用户可以免费使用其源代码，并根据需要自行构建或部署。

如何使用 Mist

使用 Python 脚本

用户可以通过 Python 脚本 mist_v2.py 对图像进行预处理。该脚本接受多个参数，包括水印强度、优化步骤、输出大小等，用户可以根据需要调整这些参数。

使用 WebUI

Mist 还提供了一个 WebUI，用户可以通过 Web 界面更直观地进行操作。

输入变换下的鲁棒性

Mist 提供了脚本 utils/postprocess.py 来评估在输入变换下的鲁棒性，确保即使在图像被裁剪或调整大小后，Mist 依然有效。

总结

Mist 作为一个开源的图像预处理工具，为艺术家和图像版权持有者提供了一种有效的保护手段。通过为图像添加特殊的水印，Mist 能够防止 AI-for-Art 应用程序的模仿，从而保护艺术作品的版权。项目的开源属性和灵活性使其成为了一个值得关注的工具。如果您需要保护自己的艺术作品，Mist 无疑是一个值得尝试的选择。

mist Watermark you artworks to stay away from unauthorized diffusion style mimicry! 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mist6/mist