論文の概要: EditGuard: Versatile Image Watermarking for Tamper Localization and Copyright Protection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.08883v1
• Date: Tue, 12 Dec 2023 15:41:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-15 22:25:49.091981
• Title: EditGuard: Versatile Image Watermarking for Tamper Localization and Copyright Protection
• Title（参考訳）: EditGuard: タンパーのローカライゼーションと著作権保護のためのVersatile Image Watermarking
• Authors: Xuanyu Zhang, Runyi Li, Jiwen Yu, Youmin Xu, Weiqi Li, Jian Zhang
• Abstract要約: 著作権保護とタンパー非依存のローカライゼーションを統合するために,プロアクティブな法医学フレームワークEditGuardを提案する。 認識不能な透かしを巧妙に埋め込み、改ざんされた領域と著作権情報の正確な復号を行うことができる。 実験により, EditGuardは, 様々なAIGCに基づく改ざん手法に対して, 改ざん精度, 著作権回復精度, 一般化可能性のバランスをとることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.140822655858873
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the era where AI-generated content (AIGC) models can produce stunning and lifelike images, the lingering shadow of unauthorized reproductions and malicious tampering poses imminent threats to copyright integrity and information security. Current image watermarking methods, while widely accepted for safeguarding visual content, can only protect copyright and ensure traceability. They fall short in localizing increasingly realistic image tampering, potentially leading to trust crises, privacy violations, and legal disputes. To solve this challenge, we propose an innovative proactive forensics framework EditGuard, to unify copyright protection and tamper-agnostic localization, especially for AIGC-based editing methods. It can offer a meticulous embedding of imperceptible watermarks and precise decoding of tampered areas and copyright information. Leveraging our observed fragility and locality of image-into-image steganography, the realization of EditGuard can be converted into a united image-bit steganography issue, thus completely decoupling the training process from the tampering types. Extensive experiments demonstrate that our EditGuard balances the tamper localization accuracy, copyright recovery precision, and generalizability to various AIGC-based tampering methods, especially for image forgery that is difficult for the naked eye to detect. The project page is available at https://xuanyuzhang21.github.io/project/editguard/.
• Abstract（参考訳）: AIGC(AI- generated content)モデルが素晴らしい、人生的なイメージを生成できる時代において、未承認の複製と悪意のある改ざんの影は、著作権の完全性と情報セキュリティに差し迫った脅威をもたらす。 現在の画像透かし法は、ビジュアルコンテンツの保護に広く受け入れられているが、著作権を保護し、トレーサビリティを保証するだけである。 彼らは、ますます現実的なイメージの改ざんをローカライズするのに不足しており、信頼の危機、プライバシー侵害、法的紛争につながる可能性がある。 この課題を解決するために,我々は,特にAIGCベースの編集手法において,著作権保護とタンパー非依存のローカライゼーションを統一する,革新的なプロアクティブな法医学フレームワークEditGuardを提案する。 認識不能な透かしを巧妙に埋め込み、改ざんされた領域と著作権情報の正確な復号を行うことができる。 画像から画像へのステガノグラフィのフレガリティと局所性を活用することで、editguardを統一した画像ビットステガノグラフィ問題に変換することで、トレーニングプロセスを改ざん型から完全に分離することができる。 大規模な実験により,私たちのEditGuardは,肉眼で検出が困難な画像偽造に対して,様々なAIGCベースの改ざん手法に対して,改ざん精度,著作権回復精度,一般化可能性のバランスをとっていた。 プロジェクトページはhttps://xuanyuzhang21.github.io/project/editguard/で入手できる。

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