LoRA Weight Clustering for Manga Author Identification
Abstract
近年、生成 AI 技術の発展により、画像の生成や変換を通じた創作活動が広がりつつある。一方で、 マンガやイラストなどの著作権侵害や無断転載、さらには学習データの不透明性の問題も顕在化している。 これらの問題への対処方法として生成・転載された画像の出典となる作者や作品の特定技術が求められて いる。本研究では、画像生成モデルの調整手法である LoRA（Low-Rank Adaptation）に着目し、LoRA の重みパラメータに反映されると考えられるスタイル (絵柄) 情報を用いて、作者ごとに異なる分布を持つ スタイル表現空間の構築を試みた。具体的には、一つのマンガ作品を学習した LoRA アダプタの重みを共 通の空間に射影し、クラスタリングを行うことで、作品間および作者間の位置関係を可視化・分析する。 提案手法により、スタイル表現空間上での距離や相対的位置関係に基づいた解析が可能となり、画像の出 典となる作者や作品の特定に寄与することが期待される。
Fields of Study & Subjects
Generative Adversarial Networks and Image Synthesis
Digital Media Forensic Detection
Authorship Attribution and Profiling
Publication details
- Journal / source
- Kyushu University Institutional Repository (QIR) (Kyushu University)
- Publication date
- 1 March 2026
- Language
- JA