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2026-10-27

arXiv cs.CV12:00

PhaseBreak: 무단 이미지-비디오 애니메이션에 대한 선제적 시간적 보호

arXiv:2610.33070v1 발표 유형: 신규 초록: 이미지-비디오(I2V) 확산 모델은 단일 인물 사진이나 이미지를 애니메이션화하여, 주체의 허가 없이 공유된 이미지를 움직임 합성에 재사용할 수 있도록 합니다. 우리는 이러한 용도에 대비한 선제적 시각적 보호를 연구합니다: 이미지가 공개되기 전에 소유자는 공유 워크플로우는 유지하되 하위 단계의 움직임 생성을 방해하는 제한된 변동을 적용합니다. 기존의 스펙트럼 교란 목적은 시간적 표현을 전반적으로 감쇠시키므로, 미세하거나 공간적으로 국부화된 움직임에 대해서는 제한된 통제만 가능합니다. 우리의 핵심 아이디어는 생성된 동작이 시간적 특징의 강도뿐만 아니라, 특징 이벤트가 발생하는 순서에도 의존한다는 점입니다. 우리는 PhaseBreak라는 화이트박스 스펙트럼 리타이밍 보호 기법을 제안합니다.

진행 상황 및 관련 보도

2026-10-26

arXiv cs.CL12:00

TaxoSAE: 분류학적 논리를 통한 희소 자동부호기의 재고

arXiv:2610.31894v1 발표 유형: 신규 요약: 최근의 희소 자동부호기(SAE)는 대규모 언어 모델(LLM)의 표현을 해석 가능한 특징으로 분해하여, 인코딩된 지식을 정밀하게 읽어내고 제어할 수 있도록 합니다. 그러나 기존 SAE는 각 특징을 독립적인 단위로 취급하는 반면, 실제 세계의 지식은 종종 계층적으로 분류되어 있습니다. 그 결과, 읽어내기 과정에서는 분류학적 일관성이 보장되지 않으며, 제어 또한 수정 범위를 구체적으로 지정할 만큼 세분화되지 못합니다. 이에 우리는 TaxoSAE를 제안합니다. TaxoSAE는 is-a(상위-하위 관계)를 기반으로 한 분류학적 정보를 SAE의 특징 공간에 명시적으로 인코딩합니다. TaxoSAE는 각 분류 수준마다 하나씩 구성된 여러 개의 SAE로 이루어진 계층적 구조를 모사하며, 특정 개념이 활성화될 때마다 해당 개념이 작동하도록 학습시키는 분류학적 정렬 손실을 도입합니다.

진행 상황 및 관련 보도