Copyright Infringement Risk Reduction via Chain-of-Thought and Task Instruction Prompting
作者: Neeraj Sarna, Yuanyuan Li, Michael von Gablenz
分类: cs.LG
发布日期: 2025-12-17
💡 一句话要点
结合思维链与任务指令提示，降低文本到图像生成模型的版权侵权风险
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 文本到图像生成 版权侵权风险 思维链提示 任务指令提示 负面提示 提示重写 提示工程
📋 核心要点
- 大规模文生图模型易于记忆训练数据，而训练数据常包含版权内容，导致侵权风险。
- 论文结合思维链、任务指令提示、负面提示和提示重写，旨在降低生成图像的版权侵权风险。
- 实验评估了不同模型上，该方法在降低生成图像与版权图像相似度，同时保持与用户输入相关性方面的效果。
📝 摘要（中文）
大规模文本到图像生成模型可能记忆并重现其训练数据集。由于训练数据集通常包含受版权保护的材料，因此重现训练数据集会带来版权侵权风险，这可能导致AI用户和开发者面临法律责任和经济损失。本文探讨了思维链和任务指令提示在降低生成受版权保护内容方面的潜力。为此，我们提出了一种将这两种技术与另外两种版权缓解策略相结合的方案：a) 负面提示，以及 b) 提示重写。我们根据生成图像与受版权保护图像的相似性以及与用户输入的相关性来研究生成图像。我们对各种模型进行了数值实验，并提供了关于上述技术对不同模型复杂度的有效性的见解。
🔬 方法详解
问题定义：文本到图像生成模型存在潜在的版权侵权风险，因为它们可能会无意中复制训练数据中的受版权保护的内容。现有方法在缓解这种风险方面可能不够有效，或者会显著降低生成图像的质量和多样性。因此，需要一种能够在降低版权侵权风险的同时，保持生成图像质量的方法。
核心思路：论文的核心思路是通过结合多种提示工程技术，引导模型生成更具创意和原创性的图像，从而避免直接复制受版权保护的内容。具体来说，通过思维链提示，引导模型进行更深入的思考和推理；通过任务指令提示，明确告知模型避免生成受版权保护的内容；通过负面提示，明确禁止模型生成与特定版权内容相似的图像；通过提示重写，改变原始提示的表达方式，从而减少模型生成受版权保护内容的可能性。
技术框架：该方法没有明确的整体架构图，但其核心在于提示工程的组合应用。主要包含以下几个阶段：1) 原始用户提示输入；2) 应用思维链提示，引导模型进行更深入的思考；3) 应用任务指令提示，明确告知模型避免生成受版权保护的内容；4) 应用负面提示，禁止模型生成与特定版权内容相似的图像；5) 应用提示重写，改变原始提示的表达方式；6) 模型生成图像；7) 评估生成图像的版权侵权风险和质量。
关键创新：该论文的关键创新在于将思维链提示和任务指令提示与负面提示和提示重写相结合，形成一种综合的版权侵权风险缓解策略。这种组合方法能够更有效地引导模型生成原创性图像，从而降低版权侵权风险。此外，该研究还对不同模型复杂度的有效性进行了评估，为实际应用提供了指导。
关键设计：论文中没有明确给出关键参数设置、损失函数或网络结构的具体细节。其关键设计在于提示工程策略的选择和组合。例如，思维链提示的具体内容、任务指令提示的表达方式、负面提示的选择以及提示重写的策略都会影响最终的生成结果。这些提示工程策略需要根据具体的应用场景和模型特点进行调整和优化。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过数值实验，验证了结合思维链和任务指令提示等技术在降低版权侵权风险方面的有效性。实验结果表明，该方法能够在一定程度上减少生成图像与受版权保护图像的相似性，同时保持生成图像与用户输入的相关性。此外，研究还分析了不同模型复杂度下，各种技术的有效性，为实际应用提供了参考。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种文本到图像生成平台，以降低版权侵权风险，保护AI用户和开发者的权益。例如，在线图像生成服务、AI艺术创作工具等。通过应用该方法，可以减少因生成侵权图像而导致的法律纠纷和经济损失，促进AI技术的健康发展。
📄 摘要（原文）
Large scale text-to-image generation models can memorize and reproduce their training dataset. Since the training dataset often contains copyrighted material, reproduction of training dataset poses a copyright infringement risk, which could result in legal liabilities and financial losses for both the AI user and the developer. The current works explores the potential of chain-of-thought and task instruction prompting in reducing copyrighted content generation. To this end, we present a formulation that combines these two techniques with two other copyright mitigation strategies: a) negative prompting, and b) prompt re-writing. We study the generated images in terms their similarity to a copyrighted image and their relevance of the user input. We present numerical experiments on a variety of models and provide insights on the effectiveness of the aforementioned techniques for varying model complexity.