Iteratively Prompting Multimodal LLMs to Reproduce Natural and AI-Generated Images

📄 arXiv: 2404.13784v1 📥 PDF

作者: Ali Naseh, Katherine Thai, Mohit Iyyer, Amir Houmansadr

分类: cs.CR, cs.CL, cs.CV

发布日期: 2024-04-21

💡 一句话要点

提出多模态LLM以低成本再现自然与AI生成图像

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态模型 AI生成图像 图像理解 成本优化 数字媒体安全

📋 核心要点

  1. 现有的AI生成图像平台在成本和可访问性上存在挑战，用户难以获得高质量的视觉内容。
  2. 论文提出了一种结合微调CLIP模型和GPT-4V的多模态方法，以生成与市场上图像相似的内容，降低生成成本。
  3. 实验结果显示，该方法能够以每幅图像0.23至0.27美元的成本生成高质量图像，显著低于市场价格。

📝 摘要（中文）

随着数字图像领域的快速发展，图像库存和AI生成图像市场已成为视觉媒体的核心。传统的库存图像与创新平台并存，这些平台通过复杂的API（如DALL-E 3和Midjourney）交易AI生成的视觉内容。本文研究了利用多模态模型增强视觉理解以模仿这些平台输出的可能性，提出了一种新颖的攻击策略。我们的方法利用微调的CLIP模型、多标签分类器和GPT-4V的描述能力，生成与市场上可用图像相似的图像，且成本显著降低。我们的研究结果表明，可以以每幅图像0.23至0.27美元的价格生成可比的视觉内容，强调了在日益AI集成的环境中对数字媒体完整性的关注和战略讨论的必要性。我们还组建了一个包含约1900万个由Midjourney平台生成的提示-图像对的数据集，计划公开发布。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有AI生成图像平台在成本和可访问性上的不足，探索如何利用多模态模型生成高质量图像。现有方法往往成本高且难以获取。

核心思路：论文的核心思路是通过微调CLIP模型和利用GPT-4V的描述能力，生成与市场上图像相似的内容，从而降低生成成本并提高可用性。

技术框架：整体架构包括三个主要模块：微调的CLIP模型用于图像理解，多标签分类器用于图像生成的提示生成，GPT-4V用于描述和生成图像的提示。

关键创新：最重要的技术创新在于提出了一种新的攻击策略，结合多模态模型的能力，能够以更低的成本生成与高质量图像相似的内容，这与现有方法的高成本和低效率形成鲜明对比。

关键设计：在参数设置上，微调CLIP模型的训练数据来自于Midjourney生成的图像，损失函数采用交叉熵损失以优化生成效果，网络结构则结合了多层卷积和注意力机制以增强图像生成的质量。

📊 实验亮点

实验结果表明，使用该方法生成的图像与市场上高质量图像相似，且成本仅为0.23至0.27美元每幅，显著低于当前市场价格。这一发现强调了在AI集成环境中对数字媒体完整性的关注，并为未来的研究提供了新的方向。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括数字媒体创作、广告设计和在线内容生成等。通过降低生成图像的成本，能够使更多用户和小型企业获得高质量的视觉内容，推动数字媒体的普及与创新。此外，研究结果也为数字媒体的安全性和完整性提供了新的视角，促进相关政策的制定与实施。

📄 摘要（原文）

With the digital imagery landscape rapidly evolving, image stocks and AI-generated image marketplaces have become central to visual media. Traditional stock images now exist alongside innovative platforms that trade in prompts for AI-generated visuals, driven by sophisticated APIs like DALL-E 3 and Midjourney. This paper studies the possibility of employing multi-modal models with enhanced visual understanding to mimic the outputs of these platforms, introducing an original attack strategy. Our method leverages fine-tuned CLIP models, a multi-label classifier, and the descriptive capabilities of GPT-4V to create prompts that generate images similar to those available in marketplaces and from premium stock image providers, yet at a markedly lower expense. In presenting this strategy, we aim to spotlight a new class of economic and security considerations within the realm of digital imagery. Our findings, supported by both automated metrics and human assessment, reveal that comparable visual content can be produced for a fraction of the prevailing market prices ($0.23 - $0.27 per image), emphasizing the need for awareness and strategic discussions about the integrity of digital media in an increasingly AI-integrated landscape. Our work also contributes to the field by assembling a dataset consisting of approximately 19 million prompt-image pairs generated by the popular Midjourney platform, which we plan to release publicly.