論文の概要: WateRF: Robust Watermarks in Radiance Fields for Protection of Copyrights
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.02066v2
- Date: Thu, 9 May 2024 19:23:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-14 21:03:09.582671
- Title: WateRF: Robust Watermarks in Radiance Fields for Protection of Copyrights
- Title（参考訳）: WateRF:著作権保護分野におけるロバストな透かし
- Authors: Youngdong Jang, Dong In Lee, MinHyuk Jang, Jong Wook Kim, Feng Yang, Sangpil Kim,
- Abstract要約: 我々はNeRFの両表現に利用できる革新的な透かし手法を提案する。
これは、NeRFを微調整してバイナリメッセージをレンダリングプロセスに埋め込むことによって実現される。
提案手法は,2次元レンダリング画像に埋め込まれた透かしの容量,可視性,堅牢性の3つの異なる側面で評価する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.136998438185882
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The advances in the Neural Radiance Fields (NeRF) research offer extensive applications in diverse domains, but protecting their copyrights has not yet been researched in depth. Recently, NeRF watermarking has been considered one of the pivotal solutions for safely deploying NeRF-based 3D representations. However, existing methods are designed to apply only to implicit or explicit NeRF representations. In this work, we introduce an innovative watermarking method that can be employed in both representations of NeRF. This is achieved by fine-tuning NeRF to embed binary messages in the rendering process. In detail, we propose utilizing the discrete wavelet transform in the NeRF space for watermarking. Furthermore, we adopt a deferred back-propagation technique and introduce a combination with the patch-wise loss to improve rendering quality and bit accuracy with minimum trade-offs. We evaluate our method in three different aspects: capacity, invisibility, and robustness of the embedded watermarks in the 2D-rendered images. Our method achieves state-of-the-art performance with faster training speed over the compared state-of-the-art methods.
- Abstract（参考訳）: NeRF(Neural Radiance Fields)研究の進歩は、様々な領域に広範な応用をもたらすが、著作権保護はまだ深く研究されていない。
近年、NeRFベースの3D表現を安全に展開するための重要なソリューションの1つとして、NeRF透かしが検討されている。
しかし、既存の手法は暗黙的あるいは明示的なNeRF表現にのみ適用するように設計されている。
本研究では,NeRFの両表現に適用可能な革新的な透かし手法を提案する。
これは、NeRFを微調整してバイナリメッセージをレンダリングプロセスに埋め込むことによって実現される。
本稿では,NeRF空間における離散ウェーブレット変換を透かしに利用することを提案する。
さらに、遅延バックプロパゲーション手法を採用し、パッチワイズ損失と組み合わせることで、最小トレードオフでレンダリング品質とビット精度を向上させる。
提案手法は,2次元レンダリング画像に埋め込まれた透かしの容量,可視性,堅牢性の3つの異なる側面で評価する。
本手法は、比較した最先端手法よりも高速なトレーニング速度で最先端性能を実現する。
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