University of Science and Technology of China（中国科学技术大学）

Measuring Human Contribution in AI-Assisted Content Generation

衡量AI辅助内容生成中的人类贡献

Yueqi Xie, Tao Qi, Jingwei Yi, Xiyuan Yang, Ryan Whalen, Junming Huang, Qian Ding, Yu Xie, Xing Xie, Fangzhao Wu

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） ； Tsinghua University（清华大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院） ； Peking University（北京大学） 纠错

AI总结 针对AI辅助内容生成中人类贡献度难以量化的问题，提出基于信息论的框架，通过互信息与自信息之比计算人类信息贡献比例，实验证明能有效区分不同创意领域的人类贡献程度。

SimAC: A Simple Anti-Customization Method for Protecting Face Privacy against Text-to-Image Synthesis of Diffusion Models

SimAC: 一种针对扩散模型文本到图像合成的简单面部隐私反定制方法

Feifei Wang, Zhentao Tan, Tianyi Wei, Yue Wu, Qidong Huang

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Alibaba Cloud（阿里云） 纠错

AI总结 针对扩散模型定制化技术引发的隐私问题，提出SimAC方法，通过分析时间步选择与频域感知关系及去噪过程不同层特征，设计自适应贪婪搜索和特征优化框架，有效提升身份干扰，保护用户隐私。

Comments Accepted by CVPR2024. Code: https://github.com/somuchtome/SimAC