ترجمه فارسی مقاله کاوش فضای پنهان برای تولید آنالوگ های پپتید با استفاده از مدل های زبان پروتئین

چکیده

Improvements in diffusion models have boosted the quality of image generation, which has led researchers, companies, and creators to focus on improving watermarking algorithms. This provision would make it possible to clearly identify the creators of generative art. The main challenges that modern watermarking algorithms face have to do with their ability to withstand attacks and encrypt many unique messages, such as user IDs. In this paper, we present METR: Message Enhanced Tree-Ring, which is an approach that aims to address these challenges. METR is built on the Tree-Ring watermarking algorithm, a technique that makes it possible to encode multiple distinct messages without compromising attack resilience or image quality. This ensures the suitability of this watermarking algorithm for any Diffusion Model. In order to surpass the limitations on the quantity of encoded messages, we propose METR++, an enhanced version of METR. This approach, while limited to the Latent Diffusion Model architecture, is designed to inject a virtually unlimited number of unique messages. We demonstrate its robustness to attacks and ability to encrypt many unique messages while preserving image quality, which makes METR and METR++ hold great potential for practical applications in real-world settings. Our code is available at https://github.com/deepvk/metr

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

پیشرفت در مدل های انتشار باعث افزایش کیفیت تولید تصویر شده است ، که باعث شده است که محققان ، شرکت ها و سازندگان به بهبود الگوریتم های علامت گذاری توجه کنند.این ماده می تواند به وضوح سازندگان هنر تولیدی را شناسایی کند.چالش های اصلی که الگوریتم های علامت گذاری مدرن با آن روبرو هستند ، با توانایی آنها در مقاومت در برابر حملات و رمزگذاری پیام های منحصر به فرد مانند شناسه های کاربر ارتباط دارد.در این مقاله ، ما METR را ارائه می دهیم: پیام حلقه درختی پیشرفته ، که رویکردی است که هدف آن رسیدگی به این چالش ها است.METR بر روی الگوریتم علامت گذاری به درخت حلقه درخت ساخته شده است ، تکنیکی که باعث می شود چندین پیام مجزا را بدون به خطر انداختن مقاومت در برابر حمله یا کیفیت تصویر رمزگذاری کنید.این امر مناسب بودن این الگوریتم علامت گذاری برای هر مدل انتشار را تضمین می کند.به منظور پیشی گرفتن از محدودیت های مربوط به مقدار پیام های رمزگذاری شده ، ما Metr ++ را پیشنهاد می کنیم ، نسخه پیشرفته ای از Metr.این رویکرد ، در حالی که محدود به معماری مدل انتشار نهفته است ، برای تزریق تعداد نامحدودی از پیام های منحصر به فرد طراحی شده است.ما استحکام آن را به حملات و توانایی رمزگذاری بسیاری از پیام های منحصر به فرد ضمن حفظ کیفیت تصویر نشان می دهیم ، که باعث می شود METR و METR ++ پتانسیل خوبی برای برنامه های عملی در تنظیمات دنیای واقعی داشته باشند.کد ما در https://github.com/deepvk/metr در دسترس است