論文の概要: LaWa: Using Latent Space for In-Generation Image Watermarking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.05868v2
• Date: Thu, 22 Aug 2024 20:05:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-26 17:21:03.874090
• Title: LaWa: Using Latent Space for In-Generation Image Watermarking
• Title（参考訳）: LaWa: 画像のインジェネレーションに潜在空間を使う
• Authors: Ahmad Rezaei, Mohammad Akbari, Saeed Ranjbar Alvar, Arezou Fatemi, Yong Zhang,
• Abstract要約: 知覚不能な画像透かしはそのような問題に対する有効な解決策の1つである。 LaWaは、LCD向けに設計された次世代画像透かし方式である。 また,LaWaは一般的な画像透かしにも利用できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.089926858383476
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With generative models producing high quality images that are indistinguishable from real ones, there is growing concern regarding the malicious usage of AI-generated images. Imperceptible image watermarking is one viable solution towards such concerns. Prior watermarking methods map the image to a latent space for adding the watermark. Moreover, Latent Diffusion Models (LDM) generate the image in the latent space of a pre-trained autoencoder. We argue that this latent space can be used to integrate watermarking into the generation process. To this end, we present LaWa, an in-generation image watermarking method designed for LDMs. By using coarse-to-fine watermark embedding modules, LaWa modifies the latent space of pre-trained autoencoders and achieves high robustness against a wide range of image transformations while preserving perceptual quality of the image. We show that LaWa can also be used as a general image watermarking method. Through extensive experiments, we demonstrate that LaWa outperforms previous works in perceptual quality, robustness against attacks, and computational complexity, while having very low false positive rate. Code is available here.
• Abstract（参考訳）: 生成モデルは、実際のものと区別できない高品質な画像を生成するため、AI生成画像の悪意ある使用に関する懸念が高まっている。 知覚不能な画像透かしはそのような問題に対する有効な解決策の1つである。 以前の透かし法は、透かしを追加するために、イメージを潜在空間にマッピングする。 さらに、遅延拡散モデル(LDM)は、事前訓練されたオートエンコーダの潜時空間で画像を生成する。 この潜伏空間は、ウォーターマーキングを生成プロセスに統合するために利用できると我々は主張する。 この目的のために, LDM用に設計された次世代画像透かし手法であるLaWaを提案する。 粗い透かし埋め込みモジュールを使用することで、LaWaは事前訓練されたオートエンコーダの潜伏空間を修正し、画像の知覚品質を維持しながら、幅広い画像変換に対して高い堅牢性を実現する。 また,LaWaは一般的な画像透かしにも利用できることを示す。 広範な実験を通じて、LaWaは、認識品質、攻撃に対する堅牢性、計算複雑性において、非常に低い偽陽性率を持ちながら、過去の研究よりも優れていたことを実証した。 コードはここにある。

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