연구진이 잠재 확산 모델(LDM)의 무단 모방을 막는 VOID 방어 프레임워크를 제안했어요. 기존 방어 방식의 한계를 극복하기 위해 LDM의 고유한 무작위성을 조작하는 방식으로 작동해요. VOID는 이미지의 의미 구조를 파괴하고 모델의 복원 능력을 억제하여 무단 모방을 저지하며, 시각적 품질 저하 없이 보호된 이미지의 눈에 띄지 않는 영역에만 영향을 줘요.
24개의 최첨단 방어 기술과 10개의 모방 공격에 대한 5개 데이터 세트의 종합적인 평가 결과, VOID는 기존 최고 방어 기술보다 FID 점수를 223% 향상시켜 압도적인 보호 성능을 보여줬어요. 기존 방식의 평균 FID 점수를 113에서 365로 끌어올렸어요. 연구 결과는 arXiv에 공개됐어요.