論文の概要: V2A-Mark: Versatile Deep Visual-Audio Watermarking for Manipulation Localization and Copyright Protection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.16824v1
- Date: Thu, 25 Apr 2024 17:59:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-26 12:51:20.183633
- Title: V2A-Mark: Versatile Deep Visual-Audio Watermarking for Manipulation Localization and Copyright Protection
- Title（参考訳）: V2A-Mark: 操作のローカライゼーションと著作権保護のためのVersatile Deep Visual-Audio Watermarking
- Authors: Xuanyu Zhang, Youmin Xu, Runyi Li, Jiwen Yu, Weiqi Li, Zhipei Xu, Jian Zhang,
- Abstract要約: V2A-Markは、現在のビデオ改ざん法医学の限界に対処するために提案されている。
本手法は,オリジナルビデオフレームとオーディオに,視覚的・音響的ローカライゼーションの透かしと著作権の透かしを埋め込むことができる。
V2A-Markの有効性は、ビジュアル・オーディオ・タンパリング・データセット上で検証されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.201352599892665
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: AI-generated video has revolutionized short video production, filmmaking, and personalized media, making video local editing an essential tool. However, this progress also blurs the line between reality and fiction, posing challenges in multimedia forensics. To solve this urgent issue, V2A-Mark is proposed to address the limitations of current video tampering forensics, such as poor generalizability, singular function, and single modality focus. Combining the fragility of video-into-video steganography with deep robust watermarking, our method can embed invisible visual-audio localization watermarks and copyright watermarks into the original video frames and audio, enabling precise manipulation localization and copyright protection. We also design a temporal alignment and fusion module and degradation prompt learning to enhance the localization accuracy and decoding robustness. Meanwhile, we introduce a sample-level audio localization method and a cross-modal copyright extraction mechanism to couple the information of audio and video frames. The effectiveness of V2A-Mark has been verified on a visual-audio tampering dataset, emphasizing its superiority in localization precision and copyright accuracy, crucial for the sustainable development of video editing in the AIGC video era.
- Abstract（参考訳）: AIによって生成されたビデオは、短いビデオ制作、映画製作、パーソナライズされたメディアに革命をもたらし、ビデオローカル編集が必須のツールとなった。
しかし、この進歩は現実とフィクションの境界を曖昧にし、マルチメディアの法医学における課題を浮き彫りにしている。
この緊急問題を解決するために、V2A-Markは、一般化性、特異関数、単一モダリティ焦点などの現在のビデオ改ざん法医学の限界に対処するために提案されている。
ビデオ・イン・ビデオ・ステガノグラフィーの脆弱さと深いロバストな透かしとを組み合わせることで,オリジナルビデオフレームやオーディオに視覚・オーディオのローカライズ・透かしや著作権の透かしを埋め込むことが可能となり,正確な操作のローカライゼーションと著作権保護が可能となった。
また、局所化精度を高め、ロバスト性を復号化するために、時間的アライメントと融合モジュールと劣化の促進学習を設計する。
一方,サンプルレベルの音声ローカライズ手法と,オーディオフレームとビデオフレームの情報とを結合するクロスモーダル著作権抽出機構を導入する。
V2A-Markの有効性は、AIGCビデオ時代におけるビデオ編集の持続可能な発展に欠かせない、ローカライズ精度と著作権の精度において、その優位性を強調して、視覚オーディオの改ざんデータセット上で検証されている。
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