論文の概要: Gaussian Shading: Provable Performance-Lossless Image Watermarking for Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.04956v3
• Date: Mon, 6 May 2024 10:43:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-07 22:56:46.080610
• Title: Gaussian Shading: Provable Performance-Lossless Image Watermarking for Diffusion Models
• Title（参考訳）: Gaussian Shading:拡散モデルのための予測可能なパフォーマンスロスレス画像透かし
• Authors: Zijin Yang, Kai Zeng, Kejiang Chen, Han Fang, Weiming Zhang, Nenghai Yu,
• Abstract要約: 著作権保護と不適切なコンテンツ生成は、拡散モデルの実装に課題をもたらす。 本研究では,性能ロスレスかつトレーニング不要な拡散モデル透かし手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 71.13610023354967
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Ethical concerns surrounding copyright protection and inappropriate content generation pose challenges for the practical implementation of diffusion models. One effective solution involves watermarking the generated images. However, existing methods often compromise the model performance or require additional training, which is undesirable for operators and users. To address this issue, we propose Gaussian Shading, a diffusion model watermarking technique that is both performance-lossless and training-free, while serving the dual purpose of copyright protection and tracing of offending content. Our watermark embedding is free of model parameter modifications and thus is plug-and-play. We map the watermark to latent representations following a standard Gaussian distribution, which is indistinguishable from latent representations obtained from the non-watermarked diffusion model. Therefore we can achieve watermark embedding with lossless performance, for which we also provide theoretical proof. Furthermore, since the watermark is intricately linked with image semantics, it exhibits resilience to lossy processing and erasure attempts. The watermark can be extracted by Denoising Diffusion Implicit Models (DDIM) inversion and inverse sampling. We evaluate Gaussian Shading on multiple versions of Stable Diffusion, and the results demonstrate that Gaussian Shading not only is performance-lossless but also outperforms existing methods in terms of robustness.
• Abstract（参考訳）: 著作権保護と不適切なコンテンツ生成に関する倫理的懸念は、拡散モデルの実践的な実装に課題をもたらす。 効果的な解決策の1つは、生成された画像の透かしである。 しかし、既存の手法はしばしばモデルの性能を損なうか、追加のトレーニングを必要とするが、オペレータやユーザにとっては望ましくない。 この問題に対処するため,我々は,著作権保護と違反コンテンツの追跡という2つの目的を兼ね備えつつ,パフォーマンスロスレスかつトレーニング不要な拡散モデル透かし手法であるGaussian Shadingを提案する。 我々の透かし埋め込みはモデルパラメータの修正が不要であり、プラグアンドプレイである。 非透かし拡散モデルから得られた潜時表現と区別できない標準ガウス分布に従って、透かしを潜時表現にマップする。 したがって、損失のない性能で透かしを埋め込むことができ、理論的に証明できる。 さらに、透かしは画像意味論と密接に結びついているので、損失処理や消去の試みに対するレジリエンスを示す。 透かしは拡散インプリシットモデル(DDIM)のインバージョンと逆サンプリングによって抽出できる。 安定拡散の複数バージョンにおけるガウス的シェーディングの評価を行い、ガウス的シェーディングは性能の欠如だけでなく、ロバスト性の観点からも既存手法よりも優れていることを示した。

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