論文の概要: Noise-NeRF: Hide Information in Neural Radiance Fields using Trainable Noise

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.01216v1
• Date: Tue, 2 Jan 2024 14:10:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-03 13:49:38.691890
• Title: Noise-NeRF: Hide Information in Neural Radiance Fields using Trainable Noise
• Title（参考訳）: ニューラルラジアンス場におけるトレーニング可能なノイズを用いたノイズNeRFの隠蔽情報
• Authors: Qinglong Huang, Yong Liao, Yanbin Hao, Pengyuan Zhou
• Abstract要約: 本稿では, トレーニング可能なノイズに基づく新しいNeRFステガノグラフィ手法であるNos-NeRFを提案する。 オープンソースデータセットの実験では、Noss-NeRFはステガノグラフィーの品質とレンダリング品質の両方で最先端のパフォーマンスを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.926872641383902
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Neural radiance fields (NeRF) have been proposed as an innovative 3D representation method. While attracting lots of attention, NeRF faces critical issues such as information confidentiality and security. Steganography is a technique used to embed information in another object as a means of protecting information security. Currently, there are few related studies on NeRF steganography, facing challenges in low steganography quality, model weight damage, and a limited amount of steganographic information. This paper proposes a novel NeRF steganography method based on trainable noise: Noise-NeRF. Furthermore, we propose the Adaptive Pixel Selection strategy and Pixel Perturbation strategy to improve the steganography quality and efficiency. The extensive experiments on open-source datasets show that Noise-NeRF provides state-of-the-art performances in both steganography quality and rendering quality, as well as effectiveness in super-resolution image steganography.
• Abstract（参考訳）: ニューラル放射場(NeRF)は革新的な3次元表現法として提案されている。 NeRFは多くの注目を集めているが、情報機密やセキュリティといった重要な問題に直面している。 ステガノグラフィー(英: Steganography)は、情報セキュリティを保護する手段として、他のオブジェクトに情報を埋め込む手法である。 現在、NeRFステガノグラフィーに関する関連する研究はほとんどなく、低いステガノグラフィー品質、モデル重量損傷、限られた量のステガノグラフィー情報に課題に直面している。 本稿では、トレーニング可能なノイズに基づく新しいNeRFステガノグラフィー手法を提案する。 さらに, ステガノグラフィの品質と効率を向上させるために, 適応型画素選択戦略と画素摂動戦略を提案する。 オープンソースのデータセットに関する広範な実験は、ノイズナーフがステガノグラフィの品質とレンダリング品質の両方において最先端のパフォーマンスを提供し、超高解像度画像ステガノグラフィの有効性を示している。

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