論文の概要: RAW: A Robust and Agile Plug-and-Play Watermark Framework for AI-Generated Images with Provable Guarantees

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.18774v1
• Date: Tue, 23 Jan 2024 22:00:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-01 02:34:48.489027
• Title: RAW: A Robust and Agile Plug-and-Play Watermark Framework for AI-Generated Images with Provable Guarantees
• Title（参考訳）: RAW: 保証可能なAI生成画像のためのロバストでアジャイルなプラグイン・アンド・プレイ・ウォーターマークフレームワーク
• Authors: Xun Xian, Ganghua Wang, Xuan Bi, Jayanth Srinivasa, Ashish Kundu, Mingyi Hong, Jie Ding,
• Abstract要約: 本稿ではRAWと呼ばれる堅牢でアジャイルな透かし検出フレームワークを紹介する。 我々は、透かしの存在を検出するために、透かしと共同で訓練された分類器を用いる。 このフレームワークは,透かし画像の誤分類に対する偽陽性率に関する証明可能な保証を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.61946642460661
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Safeguarding intellectual property and preventing potential misuse of AI-generated images are of paramount importance. This paper introduces a robust and agile plug-and-play watermark detection framework, dubbed as RAW. As a departure from traditional encoder-decoder methods, which incorporate fixed binary codes as watermarks within latent representations, our approach introduces learnable watermarks directly into the original image data. Subsequently, we employ a classifier that is jointly trained with the watermark to detect the presence of the watermark. The proposed framework is compatible with various generative architectures and supports on-the-fly watermark injection after training. By incorporating state-of-the-art smoothing techniques, we show that the framework provides provable guarantees regarding the false positive rate for misclassifying a watermarked image, even in the presence of certain adversarial attacks targeting watermark removal. Experiments on a diverse range of images generated by state-of-the-art diffusion models reveal substantial performance enhancements compared to existing approaches. For instance, our method demonstrates a notable increase in AUROC, from 0.48 to 0.82, when compared to state-of-the-art approaches in detecting watermarked images under adversarial attacks, while maintaining image quality, as indicated by closely aligned FID and CLIP scores.
• Abstract（参考訳）: 知的財産権の保護とAI生成画像の潜在的な誤用防止が最重要事項である。 本稿ではRAWと呼ばれる堅牢でアジャイルなプラグアンドプレイ型透かし検出フレームワークを紹介する。 従来のエンコーダ・デコーダ法とは違い、固定バイナリコードを潜在表現の透かしとして組み込むため、本手法では学習可能な透かしを直接元の画像データに導入する。 次に、透かしの存在を検出するために、透かしと共同で訓練された分類器を用いる。 提案するフレームワークは、様々な生成アーキテクチャと互換性があり、トレーニング後のオンザフライウォーターマークインジェクションをサポートする。 本手法は,透かし除去を目的とした特定の敵攻撃が存在する場合でも,透かし画像の誤分類に対する偽陽性率に関する証明可能な保証を提供することを示す。 最先端拡散モデルにより生成された多様な画像に対する実験は、既存のアプローチと比較して大幅に性能が向上したことを示している。 例えば, 画像品質を維持しつつ, 対向攻撃下での透かし画像の検出における最先端のアプローチと比較して, AUROC は 0.48 から 0.82 に顕著な増加を示し, 密集した FID と CLIP スコアで示される。

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