論文の概要: Image Watermarks are Removable Using Controllable Regeneration from Clean Noise
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.05470v1
- Date: Mon, 7 Oct 2024 20:04:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-01 18:28:00.613545
- Title: Image Watermarks are Removable Using Controllable Regeneration from Clean Noise
- Title（参考訳）: クリーンノイズによる可制御再生による画像透かしの除去
- Authors: Yepeng Liu, Yiren Song, Hai Ci, Yu Zhang, Haofan Wang, Mike Zheng Shou, Yuheng Bu,
- Abstract要約: 透かし技法の重要な特徴は、様々な操作に対する頑丈さである。
アート透かし技術の現状を効果的に無効化できる透かし除去手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.09012436917272
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Image watermark techniques provide an effective way to assert ownership, deter misuse, and trace content sources, which has become increasingly essential in the era of large generative models. A critical attribute of watermark techniques is their robustness against various manipulations. In this paper, we introduce a watermark removal approach capable of effectively nullifying the state of the art watermarking techniques. Our primary insight involves regenerating the watermarked image starting from a clean Gaussian noise via a controllable diffusion model, utilizing the extracted semantic and spatial features from the watermarked image. The semantic control adapter and the spatial control network are specifically trained to control the denoising process towards ensuring image quality and enhancing consistency between the cleaned image and the original watermarked image. To achieve a smooth trade-off between watermark removal performance and image consistency, we further propose an adjustable and controllable regeneration scheme. This scheme adds varying numbers of noise steps to the latent representation of the watermarked image, followed by a controlled denoising process starting from this noisy latent representation. As the number of noise steps increases, the latent representation progressively approaches clean Gaussian noise, facilitating the desired trade-off. We apply our watermark removal methods across various watermarking techniques, and the results demonstrate that our methods offer superior visual consistency/quality and enhanced watermark removal performance compared to existing regeneration approaches.
- Abstract（参考訳）: 画像透かし技術は、大規模な生成モデルの時代においてますます不可欠になっている、所有権の主張、誤用、およびトレースコンテンツソースの効果的な方法を提供する。
透かし技法の重要な特徴は、様々な操作に対する頑丈さである。
本稿では,最先端の透かし手法を効果的に無効化できる透かし除去手法を提案する。
本研究の主な知見は,透かし画像から抽出した意味的特徴と空間的特徴を利用した制御可能な拡散モデルを用いて,クリーンガウス雑音から始まる透かし画像の再生である。
セマンティック制御アダプタと空間制御ネットワークは、画像品質の確保と、浄化された画像と元の透かし画像との整合性向上のために、特定訓練される。
透かし除去性能と画像の整合性との円滑なトレードオフを実現するため,調整可能かつ制御可能な再生方式を提案する。
このスキームは、ウォーターマークされた画像の潜在表現に様々なノイズステップを追加し、その後、このノイズのある潜在表現から始まる制御された復調処理を行う。
ノイズステップの数が増えるにつれて、潜在表現は徐々にガウスノイズに近づき、所望のトレードオフを促進する。
透かし除去法を種々の透かし技術に適用し, 既存の再生手法と比較して, 透かし除去性能が向上し, 透かし除去性能が向上したことを示す。
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