論文の概要: JIGMARK: A Black-Box Approach for Enhancing Image Watermarks against Diffusion Model Edits

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.03720v1
• Date: Thu, 6 Jun 2024 03:31:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-07 18:25:49.956192
• Title: JIGMARK: A Black-Box Approach for Enhancing Image Watermarks against Diffusion Model Edits
• Title（参考訳）: JIGMARK:拡散モデル編集に対する画像透かしの強化のためのブラックボックスアプローチ
• Authors: Minzhou Pan, Yi Zeng, Xue Lin, Ning Yu, Cho-Jui Hsieh, Peter Henderson, Ruoxi Jia,
• Abstract要約: JIGMARKは、コントラスト学習による堅牢性を高める、第一級の透かし技術である。 本評価の結果,JIGMARKは既存の透かし法をはるかに上回っていることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 76.25962336540226
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this study, we investigate the vulnerability of image watermarks to diffusion-model-based image editing, a challenge exacerbated by the computational cost of accessing gradient information and the closed-source nature of many diffusion models. To address this issue, we introduce JIGMARK. This first-of-its-kind watermarking technique enhances robustness through contrastive learning with pairs of images, processed and unprocessed by diffusion models, without needing a direct backpropagation of the diffusion process. Our evaluation reveals that JIGMARK significantly surpasses existing watermarking solutions in resilience to diffusion-model edits, demonstrating a True Positive Rate more than triple that of leading baselines at a 1% False Positive Rate while preserving image quality. At the same time, it consistently improves the robustness against other conventional perturbations (like JPEG, blurring, etc.) and malicious watermark attacks over the state-of-the-art, often by a large margin. Furthermore, we propose the Human Aligned Variation (HAV) score, a new metric that surpasses traditional similarity measures in quantifying the number of image derivatives from image editing.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,拡散モデルに基づく画像編集における画像透かしの脆弱性について検討する。 この問題に対処するため、JIGMARKを紹介する。 この第一種透かし技術は、拡散過程の直接のバックプロパゲーションを必要とせず、拡散モデルによって処理され、未処理の、一対のイメージによる対照的な学習を通じて堅牢性を高める。 以上の結果から,JIGMARKは画像品質を保ちながら,従来の透かし法に比べて拡散モデル編集のレジリエンスを著しく上回り,ベースラインを1%の偽陽性率で3倍以上の正の値を示した。 同時に、JPEG、ぼやけなどの他の従来の摂動や、しばしば大きなマージンで最先端のウォーターマーク攻撃に対するロバスト性を一貫して改善する。 さらに,画像編集から画像の導出回数を定量化するために,従来の類似度を超越した新しい指標であるHuman Aligned Variation (HAV) スコアを提案する。

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