Glaze — экспериментальный инструмент, разработанный исследователями для защиты художественных изображений от автоматизированного анализа и имитации стилевых особенностей. Он предназначен для внесения небольших, визуально малозаметных изменений в исходные изображения с целью затруднить обучение и восстановление авторского стиля средствами современных моделей искусственного интеллекта. В основе подхода лежит модификация свойств изображения таким образом, чтобы семантическое содержание и визуальное восприятие человеком оставались практически неизменными, тогда как статистические и текстурные характеристики, используемые для обучения нейросетей, изменялись.

Инструмент был представлен как часть исследований по защите интеллектуальной собственности и конфиденциальности творческих работ в эпоху широкого распространения генеративных моделей. Авторы приводят методы, позволяющие автоматически генерировать патчи или распределённые искажения, ориентированные на особенности конкретных моделей или наборов признаков. По заявлению разработчиков, применение таких преобразований помогает снизить точность систем, пытающихся воспроизвести или кластеризовать стиль художника, при этом сохраняя допустимую визуальную целостность работ.

• Внесение тонких текстурных и статистических изменений, малозаметных человеку.
• Адаптация модификаций под конкретные атаки и типы моделей машинного обучения.
• Сохранение семантического содержания и читабельности изображения для человеческого восприятия.
• Автоматизированная генерация трансформаций для большого количества изображений.
• Ориентация на защиту авторского стиля и снижение возможностей нелегитимного обучения генеративных моделей.