중국 연구진이 저작권이 있는 애니메이션 캐릭터를 보호하기 위해 추론 시점에 일반적인 대체 캐릭터를 '주입'하는 비침습적 방법을 제안했다. 이는 모델을 직접 수정하거나 특정 키워드를 걸러내는 필터 방식과 달리 학습된 가중치를 건드리지 않는 접근이다. 대규모 데이터셋에서 저작권 침해 콘텐츠를 완전히 제거하기 어려운 탓에, 이를 학습한 모델은 여전히 저작권 캐릭터를 재현할 수 있는 상태다. 연구진은 이 방식이 프롬프트 해킹 시도에도 효과적으로 방어할 수 있을지가 관건이라고 지적한다.
- •중국 연구진이 추론 시점에 일반 대체 캐릭터를 '주입'해 저작권 캐릭터를 보호하는 비침습적 방법을 제시했다.
- •모델 가중치를 직접 수정하거나 키워드 필터를 사용하는 기존 방식과는 다른 접근이다.
- •대규모 데이터셋에서 저작권 콘텐츠를 완전히 거르기 어려워, 학습된 모델이 여전히 쾐릭터를 재현할 수 있다.
- •이 방법이 프롬프트 해킹 시도까지 방어할 수 있는지는 아직 검증이 필요하다.
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Giving ‘Secret Identities’ to Copyrighted Animation Characters
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New research from China offers a non-invasive way to protect copyrighted animation characters, by 'injecting' generic substitutes at inference time. But can this method defeat the ingenuity of prompt-hackers? Given the extent of copyrighted material present in hyperscale datasets (because of the sheer cost of weeding such infractions out), models trained on them tend to be able to reproduce copyrighted characters. Direct editing of the trained model, or the use of filters to intercept keywords…
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