論文の概要: StegaNeRF: Embedding Invisible Information within Neural Radiance Fields

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.01602v1
• Date: Sat, 3 Dec 2022 12:14:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-06 17:06:55.272263
• Title: StegaNeRF: Embedding Invisible Information within Neural Radiance Fields
• Title（参考訳）: StegaNeRF: ニューラルラジアンスフィールドに見えない情報を埋め込む
• Authors: Chenxin Li, Brandon Y. Feng, Zhiwen Fan, Panwang Pan, Zhangyang Wang
• Abstract要約: 我々は、NeRFレンダリングにステガノグラフィー情報を埋め込む方法であるStegaNeRFを提案する。 我々は、NeRFで描画された画像から正確な隠れ情報抽出を可能にする最適化フレームワークを設計する。 StegaNeRFは、NeRFレンダリングにカスタマイズ可能で、認識不能で、回復不能な情報を注入する新しい問題に対する最初の調査である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.653702733061785
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent advances in neural rendering imply a future of widespread visual data distributions through sharing NeRF model weights. However, while common visual data (images and videos) have standard approaches to embed ownership or copyright information explicitly or subtly, the problem remains unexplored for the emerging NeRF format. We present StegaNeRF, a method for steganographic information embedding in NeRF renderings. We design an optimization framework allowing accurate hidden information extractions from images rendered by NeRF, while preserving its original visual quality. We perform experimental evaluations of our method under several potential deployment scenarios, and we further discuss the insights discovered through our analysis. StegaNeRF signifies an initial exploration into the novel problem of instilling customizable, imperceptible, and recoverable information to NeRF renderings, with minimal impact to rendered images. Project page: https://xggnet.github.io/StegaNeRF/.
• Abstract（参考訳）: ニューラルレンダリングの最近の進歩は、NeRFモデル重みを共有することで、広範な視覚データ分布の未来を示唆している。 しかし、一般的なビジュアルデータ(画像やビデオ)は、所有権や著作権情報を明示的にあるいは微妙に埋め込むための標準的なアプローチを持っているが、新たなNeRFフォーマットでは未検討のままである。 我々は、NeRFレンダリングにステガノグラフィー情報を埋め込む方法であるStegaNeRFを提案する。 我々は、NeRFで描画された画像から正確な隠れ情報抽出が可能な最適化フレームワークを設計する。 本手法は,いくつかの潜在的な展開シナリオで実験的評価を行い,分析結果から得られた知見について検討する。 StegaNeRFは、NeRFレンダリングにカスタマイズ可能で、認識不能で、回復不能な情報を注入するという、レンダリング画像への影響を最小限に抑えて、新しい問題に対する最初の調査である。 プロジェクトページ: https://xggnet.github.io/StegaNeRF/。

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