論文の概要: Noise-NeRF: Hide Information in Neural Radiance Fields using Trainable Noise
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.01216v2
- Date: Tue, 01 Oct 2024 05:29:49 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-02 16:32:42.816838
- 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, Haoran Li, Yong Liao, Yanbin Hao, Pengyuan Zhou,
- Abstract要約: 本稿では,適応的画素選択戦略と画素摂動戦略を用いた新しいNeRFステガノグラフィ手法であるNoss-NeRFを提案する。
超高分解能画像ステガノグラフィーの有効性だけでなく、ステガノグラフィーの品質とレンダリング品質の両面において、Noss-NeRFの最先端性能を検証する実験を行った。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 17.55744352675294
- License:
- Abstract: Neural Radiance Field (NeRF) has been proposed as an innovative advancement in 3D reconstruction techniques. However, little research has been conducted on the issues of information confidentiality and security to NeRF, such as steganography. Existing NeRF steganography solutions have shortcomings in low steganography quality, model weight damage, and limited amount of steganographic information. This paper proposes Noise-NeRF, a novel NeRF steganography method employing Adaptive Pixel Selection strategy and Pixel Perturbation strategy to improve the quality and efficiency of steganography via trainable noise. Extensive experiments validate the state-of-the-art performances of Noise-NeRF on both steganography quality and rendering quality, as well as effectiveness in super-resolution image steganography.
- Abstract(参考訳): ニューラルレージアンスフィールド(NeRF)は3次元再構成技術の革新的進歩として提案されている。
しかし、ステガノグラフィーなど、NeRFに対する情報機密性やセキュリティの問題についてはほとんど研究されていない。
既存のNeRFステガノグラフィーソリューションは、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欠点がある。
本稿では,適応的画素選択戦略と画素摂動戦略を用いた新しいNeRFステガノグラフィー手法であるNoss-NeRFを提案する。
超高分解能画像ステガノグラフィーにおける高精細度画像ステガノグラフィーの高精細化と高精細度画像ステガノグラフィーの高精細化と高精細化の両面における高精細度画像ステガノグラフィーの性能評価を行った。
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