論文の概要: GaussianStego: A Generalizable Stenography Pipeline for Generative 3D Gaussians Splatting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.01301v1
- Date: Mon, 1 Jul 2024 13:57:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-03 21:20:18.369848
- Title: GaussianStego: A Generalizable Stenography Pipeline for Generative 3D Gaussians Splatting
- Title（参考訳）: GaussianStego:3Dガウススプラッティングのための一般化可能なステントグラフィパイプライン
- Authors: Chenxin Li, Hengyu Liu, Zhiwen Fan, Wuyang Li, Yifan Liu, Panwang Pan, Yixuan Yuan,
- Abstract要約: GaussianStegoは、生成された3Dアセットのレンダリングにステガノグラフ情報を埋め込む方法である。
提案手法では,隠れた情報の正確な抽出を可能にする最適化フレームワークを採用している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.33958617286536
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recent advancements in large generative models and real-time neural rendering using point-based techniques pave the way for a future of widespread visual data distribution through sharing synthesized 3D assets. However, while standardized methods for embedding proprietary or copyright information, either overtly or subtly, exist for conventional visual content such as images and videos, this issue remains unexplored for emerging generative 3D formats like Gaussian Splatting. We present GaussianStego, a method for embedding steganographic information in the rendering of generated 3D assets. Our approach employs an optimization framework that enables the accurate extraction of hidden information from images rendered using Gaussian assets derived from large models, while maintaining their original visual quality. We conduct preliminary evaluations of our method across several potential deployment scenarios and discuss issues identified through analysis. GaussianStego represents an initial exploration into the novel challenge of embedding customizable, imperceptible, and recoverable information within the renders produced by current 3D generative models, while ensuring minimal impact on the rendered content's quality.
- Abstract（参考訳）: 大規模生成モデルとポイントベース技術を用いたリアルタイムニューラルレンダリングの最近の進歩は、合成された3D資産を共有することによって、広範な視覚データ配信の道を開く。
しかし、プロプライエタリな情報や著作権を埋め込むための標準化された手法は、画像やビデオなどの従来の視覚的コンテンツには過度に、あるいは微妙に存在するが、ガウス・スプラッティングのような新しい3Dフォーマットでは、この問題は未検討のままである。
生成した3Dアセットのレンダリングにステガノグラフ情報を埋め込む手法であるGaussianStegoを提案する。
提案手法では,大規模モデルから得られたガウス資産を用いて描画した画像から隠れた情報を正確に抽出し,元の視覚的品質を維持しつつ,最適化フレームワークを用いる。
本稿では,本手法の事前評価を行い,今後の展開シナリオについて検討し,分析による問題点について考察する。
GaussianStegoは、現在の3D生成モデルが生成するレンダリングにカスタマイズ可能で、認識不能で、回復不能な情報を埋め込むという、新しい課題を最初に探求し、レンダリングされたコンテンツの品質に最小限の影響を確実にする。
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