論文の概要: Latent Watermark: Inject and Detect Watermarks in Latent Diffusion Space

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.00230v3
• Date: Thu, 26 Sep 2024 10:27:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-09 03:37:09.937252
• Title: Latent Watermark: Inject and Detect Watermarks in Latent Diffusion Space
• Title（参考訳）: 潜伏拡散空間における潜伏透かし:潜伏拡散空間における透かしの注入と検出
• Authors: Zheling Meng, Bo Peng, Jing Dong,
• Abstract要約: 既存の手法は、画質と透かしの堅牢性のジレンマに直面している。 画像品質の優れた透かしは通常、ぼやけやJPEG圧縮のような攻撃に対して弱い堅牢性を持つ。 本稿では,潜伏拡散空間内の透かしを注入し,検出する潜伏透かしを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.082806239644562
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Watermarking is a tool for actively identifying and attributing the images generated by latent diffusion models. Existing methods face the dilemma of image quality and watermark robustness. Watermarks with superior image quality usually have inferior robustness against attacks such as blurring and JPEG compression, while watermarks with superior robustness usually significantly damage image quality. This dilemma stems from the traditional paradigm where watermarks are injected and detected in pixel space, relying on pixel perturbation for watermark detection and resilience against attacks. In this paper, we highlight that an effective solution to the problem is to both inject and detect watermarks in the latent diffusion space, and propose Latent Watermark with a progressive training strategy. It weakens the direct connection between quality and robustness and thus alleviates their contradiction. We conduct evaluations on two datasets and against 10 watermark attacks. Six metrics measure the image quality and watermark robustness. Results show that compared to the recently proposed methods such as StableSignature, StegaStamp, RoSteALS, LaWa, TreeRing, and DiffuseTrace, LW not only surpasses them in terms of robustness but also offers superior image quality. Our code will be available at https://github.com/RichardSunnyMeng/LatentWatermark.
• Abstract（参考訳）: ウォーターマーキング(英: Watermarking)は、潜伏拡散モデルによって生成された画像を積極的に識別し、帰属するツールである。 既存の手法は、画質と透かしの堅牢性のジレンマに直面している。 画像品質の優れた透かしは通常、ぼかしやJPEG圧縮などの攻撃に対して弱い頑健さを持つが、優れた強靭性を持つ透かしは通常、画像品質に著しくダメージを与える。 このジレンマは、透かしがピクセル空間に注入され、検出される伝統的なパラダイムに由来し、透かしの検出と攻撃に対するレジリエンスにピクセルの摂動に依存している。 本稿では,潜伏拡散空間における透かしの注入と検出を効果的に行うことを強調し,進行的学習戦略を用いた潜伏透かしを提案する。 品質とロバスト性の間の直接的な関係を弱め、矛盾を和らげる。 2つのデータセットと10のウォーターマーク攻撃に対して評価を行う。 6つのメトリクスは、画像の品質と透かしの堅牢性を測定します。 その結果、StableSignature、StegaStamp、RoSteALS、LaWa、TreeRing、DiffuseTraceといった最近提案された手法と比較して、LWは堅牢性だけでなく、画質も優れていることがわかった。 私たちのコードはhttps://github.com/RichardSunnyMeng/LatentWatermarkで公開されます。

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