論文の概要: Deep 3D-to-2D Watermarking: Embedding Messages in 3D Meshes and Extracting Them from 2D Renderings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.13450v2
• Date: Thu, 29 Apr 2021 05:37:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-30 10:28:37.598716
• Title: Deep 3D-to-2D Watermarking: Embedding Messages in 3D Meshes and Extracting Them from 2D Renderings
• Title（参考訳）: deep 3d-to-2d watermarking: 3dメッシュへのメッセージ埋め込みと2dレンダリングからの抽出
• Authors: Innfarn Yoo and Huiwen Chang and Xiyang Luo and Ondrej Stava and Ce Liu and Peyman Milanfar and Feng Yang
• Abstract要約: 従来の3D透かしアプローチは通常、メッセージを3Dメッシュに埋め込み、その後、歪んだ/未知の透かし付き3Dメッシュから直接メッセージを取得します。 1) メッシュ形状とテクスチャの両方にメッセージを埋め込むエンコーダ, 2) 異なるカメラアングルから様々な照明条件下で透かし付き3dオブジェクトを描画する微分可能なエンコーダ, 3) 2次元レンダリング画像からメッセージを復元するデコーダ,という,新しいエンドツーエンド学習フレームワークを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.436426883541124
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Digital watermarking is widely used for copyright protection. Traditional 3D watermarking approaches or commercial software are typically designed to embed messages into 3D meshes, and later retrieve the messages directly from distorted/undistorted watermarked 3D meshes. Retrieving messages from 2D renderings of such meshes, however, is still challenging and underexplored. We introduce a novel end-to-end learning framework to solve this problem through: 1) an encoder to covertly embed messages in both mesh geometry and textures; 2) a differentiable renderer to render watermarked 3D objects from different camera angles and under varied lighting conditions; 3) a decoder to recover the messages from 2D rendered images. From extensive experiments, we show that our models learn to embed information visually imperceptible to humans, and to reconstruct the embedded information from 2D renderings robust to 3D distortions. In addition, we demonstrate that our method can be generalized to work with different renderers, such as ray tracers and real-time renderers.
• Abstract（参考訳）: デジタル透かしは著作権保護のために広く使われている。 従来の3d透かし手法や商用ソフトウェアは、通常、メッセージを3dメッシュに埋め込むように設計され、後に歪んだ、3dメッシュから直接メッセージを取得する。 しかし、そのようなメッシュの2dレンダリングからメッセージを取得することは、まだ困難で未検討である。 1) メッシュ形状とテクスチャの両方にメッセージを埋め込むエンコーダ, 2) 異なるカメラアングルから様々な照明条件下で透かし付き3dオブジェクトを描画する微分可能なレンダラ, 3) 2次元レンダリング画像からメッセージを復元するデコーダ,という,新しいエンドツーエンド学習フレームワークを導入する。 広範にわたる実験から,我々のモデルは視覚的に人間に知覚できない情報を埋め込むことを学び,組込み情報を頑健な2次元レンダリングから3次元歪みに再構成する。 さらに,本手法は,レイトレーサやリアルタイムレンダラーなど,異なるレンダラーで動作するように一般化可能であることを示す。

関連論文リスト

• Sculpt3D: Multi-View Consistent Text-to-3D Generation with Sparse 3D Prior [57.986512832738704]
  本稿では,2次元拡散モデルを再学習することなく,抽出した参照オブジェクトから3次元先行を明示的に注入する,電流パイプラインを備えた新しいフレームワークSculpt3Dを提案する。 具体的には、スパース線サンプリングによるキーポイントの監督により、高品質で多様な3次元形状を保証できることを実証する。 これら2つの分離された設計は、参照オブジェクトからの3D情報を利用して、2D拡散モデルの生成品質を保ちながら、3Dオブジェクトを生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-14T07:39:59Z)
• Image Sculpting: Precise Object Editing with 3D Geometry Control [33.9777412846583]
  Image Sculptingは、3D幾何学とグラフィックスのツールを組み込むことで、2D画像を編集する新しいフレームワークである。 これは、ポーズ編集、回転、翻訳、3D合成、彫刻、シリアル追加といった、正確で定量化され、物理的に証明可能な編集オプションをサポートする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-02T18:59:35Z)
• NeRFiller: Completing Scenes via Generative 3D Inpainting [113.18181179986172]
  生成3Dインパインティングによる3Dキャプチャの欠落部分を解消する手法であるNeRFillerを提案する。 関連する作品とは対照的に、前景のオブジェクトを削除するのではなく、シーンの完成に重点を置いている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-07T18:59:41Z)
• RenderOcc: Vision-Centric 3D Occupancy Prediction with 2D Rendering Supervision [36.15913507034939]
  RenderOccは2次元ラベルのみを用いて3次元占有モデルを訓練するための新しいパラダイムである。 具体的には、マルチビュー画像からNeRFスタイルの3Dボリューム表現を抽出する。 ボリュームレンダリング技術を用いて2次元レンダリングを確立することにより,2次元セマンティクスや深度ラベルから直接の3D監視を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-18T06:08:15Z)
• Magic123: One Image to High-Quality 3D Object Generation Using Both 2D and 3D Diffusion Priors [104.79392615848109]
  Magic123は、高品質でテクスチャ化された3Dメッシュのための、2段階の粗大なアプローチである。 最初の段階では、粗い幾何学を生成するために、神経放射場を最適化する。 第2段階では、視覚的に魅力的なテクスチャを持つ高分解能メッシュを生成するために、メモリ効率のよい微分可能なメッシュ表現を採用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-30T17:59:08Z)
• Mimic3D: Thriving 3D-Aware GANs via 3D-to-2D Imitation [29.959223778769513]
  本稿では,3D-to-2Dの模倣という新たな学習手法を提案する。 また、3D表現学習を改善するために、ジェネレータに3D対応の畳み込みを導入する。 その結果,FFHQとAFHQ-v2のFIDスコアは512×512でそれぞれ5.4点,AFHQ-v2 Catsでは4.3点に達した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-16T02:18:41Z)
• Self-Supervised Geometry-Aware Encoder for Style-Based 3D GAN Inversion [115.82306502822412]
  StyleGANは、画像インバージョンと潜時編集による2次元顔再構成とセマンティック編集において大きな進歩を遂げている。 対応する汎用的な3D GANインバージョンフレームワークがまだ欠けており、3D顔再構成とセマンティック編集の応用が制限されている。 本研究では,その3次元形状と詳細なテクスチャを忠実に復元するために,単一の顔画像から潜伏コードを予測する3D GAN逆変換の課題について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-14T18:49:50Z)
• GET3D: A Generative Model of High Quality 3D Textured Shapes Learned from Images [72.15855070133425]
  本稿では,複雑なトポロジ,リッチな幾何学的ディテール,高忠実度テクスチャを備えたExplicit Textured 3Dメッシュを直接生成する生成モデルであるGET3Dを紹介する。 GET3Dは、車、椅子、動物、バイク、人間キャラクターから建物まで、高品質な3Dテクスチャメッシュを生成することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-22T17:16:19Z)
• Do 2D GANs Know 3D Shape? Unsupervised 3D shape reconstruction from 2D Image GANs [156.1209884183522]
  GANのような最先端の2D生成モデルは、自然像多様体のモデリングにおいて前例のない品質を示している。 本稿では,RGB画像のみをトレーニングした市販の2D GANから3次元幾何学的手がかりを直接マイニングする試みについて紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-02T09:38:43Z)
• Improved Modeling of 3D Shapes with Multi-view Depth Maps [48.8309897766904]
  CNNを用いて3次元形状をモデル化するための汎用フレームワークを提案する。 オブジェクトの1つの深度画像だけで、3Dオブジェクトの高密度な多視点深度マップ表現を出力できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-07T17:58:27Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。