論文の概要: FreqMark: Invisible Image Watermarking via Frequency Based Optimization in Latent Space

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.20824v1
• Date: Mon, 28 Oct 2024 08:23:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-29 12:18:40.661151
• Title: FreqMark: Invisible Image Watermarking via Frequency Based Optimization in Latent Space
• Title（参考訳）: FreqMark: 遅延空間における周波数ベース最適化による可視画像透かし
• Authors: Yiyang Guo, Ruizhe Li, Mude Hui, Hanzhong Guo, Chen Zhang, Chuangjian Cai, Le Wan, Shangfei Wang,
• Abstract要約: 既存の透かし法は再生攻撃に対する堅牢性に乏しい。 FreqMarkは、画像の潜時周波数空間を最適化して透かしを埋め込み、事前訓練された画像エンコーダを通じて透かしを抽出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.022981250876942
• License:
• Abstract: Invisible watermarking is essential for safeguarding digital content, enabling copyright protection and content authentication. However, existing watermarking methods fall short in robustness against regeneration attacks. In this paper, we propose a novel method called FreqMark that involves unconstrained optimization of the image latent frequency space obtained after VAE encoding. Specifically, FreqMark embeds the watermark by optimizing the latent frequency space of the images and then extracts the watermark through a pre-trained image encoder. This optimization allows a flexible trade-off between image quality with watermark robustness and effectively resists regeneration attacks. Experimental results demonstrate that FreqMark offers significant advantages in image quality and robustness, permits flexible selection of the encoding bit number, and achieves a bit accuracy exceeding 90% when encoding a 48-bit hidden message under various attack scenarios.
• Abstract（参考訳）: 目に見えない透かしはデジタルコンテンツを保護し、著作権保護とコンテンツ認証を可能にするために不可欠である。 しかし、既存の透かし手法は再生攻撃に対する堅牢性に欠ける。 本稿では,VAE符号化後に得られた画像潜時周波数空間の非制約最適化を含むFreqMarkという新しい手法を提案する。 具体的には、FreqMarkは画像の潜時周波数空間を最適化して透かしを埋め込み、事前訓練された画像エンコーダを通して透かしを抽出する。 この最適化により、ウォーターマークの堅牢性を備えた画像品質間の柔軟なトレードオフが可能になり、再生攻撃に効果的に抵抗する。 実験により、FreqMarkは画像品質とロバスト性において大きな利点があり、ビット番号の柔軟な選択が可能であり、48ビットの隠れメッセージを様々な攻撃シナリオで符号化する場合、90%を超えるビット精度が得られることが示された。

関連論文リスト

• InvisMark: Invisible and Robust Watermarking for AI-generated Image Provenance [10.161648213213828]
  InvisMarkは、高解像度のAI生成画像のために設計された新しい透かし技術である。 InvisMarkは、非許容で最先端のパフォーマンスを達成する。 我々は、高度な攻撃に対する潜在的な脆弱性に対処し、緩和戦略を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-10T16:22:22Z)
• An undetectable watermark for generative image models [65.31658824274894]
  生成画像モデルに対する検出不能な最初の透かし方式を提案する。 特に、検出不能な透かしは、効率的に計算可能なメートル法で画質を劣化させることはない。 提案手法は,擬似乱数誤り訂正符号を用いて拡散モデルの初期潜時間を選択する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-09T18:33:06Z)
• Certifiably Robust Image Watermark [57.546016845801134]
  ジェネレーティブAIは、偽情報やプロパガンダキャンペーンの促進など、多くの社会的懸念を提起する。 ウォーターマークAI生成コンテンツは、これらの懸念に対処するための重要な技術である。 本報告では, 除去・偽造攻撃に対するロバスト性保証を保証した最初の画像透かしを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-04T17:56:04Z)
• GumbelSoft: Diversified Language Model Watermarking via the GumbelMax-trick [50.35069175236422]
  大型言語モデル(LLM)は、人間のようなテキストを生成するだけでなく、フェイクニュースや学術的不正の誤用も懸念している。 デコードベースの透かし、特にGumbelMax-trickベースの透かし(GM透かし)は、機械生成テキストを保護するためのスタンドアウトソリューションである。 我々は,新しいタイプのGM透かし,Logits-Addition透かし,およびその3つの変種を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-20T12:05:47Z)
• RAW: A Robust and Agile Plug-and-Play Watermark Framework for AI-Generated Images with Provable Guarantees [33.61946642460661]
  本稿ではRAWと呼ばれる堅牢でアジャイルな透かし検出フレームワークを紹介する。 我々は、透かしの存在を検出するために、透かしと共同で訓練された分類器を用いる。 このフレームワークは,透かし画像の誤分類に対する偽陽性率に関する証明可能な保証を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-23T22:00:49Z)
• TrustMark: Universal Watermarking for Arbitrary Resolution Images [21.74309490023683]
  非受容性デジタル透かしは著作権保護、誤情報防止および責任ある生成GANにおいて重要である。 本稿では,新しい設計のアーキテクチャを用いたGANベースの透かし手法を提案し,透かし除去法であるTrustMark-RMを提案する。 本手法は任意の符号化画像からなる3つのベンチマーク上での最先端性能を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-30T07:03:36Z)
• FT-Shield: A Watermark Against Unauthorized Fine-tuning in Text-to-Image Diffusion Models [64.89896692649589]
  テキスト・画像拡散モデルの微調整に適した透かしシステムであるFT-Shieldを提案する。 FT-Shieldは新しい透かしの生成と検出戦略を設計することで著作権保護の課題に対処する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-03T19:50:08Z)
• T2IW: Joint Text to Image & Watermark Generation [74.20148555503127]
  画像と透かし(T2IW)への共同テキスト生成のための新しいタスクを提案する。 このT2IWスキームは、意味的特徴と透かし信号が画素内で互換性を持つように強制することにより、複合画像を生成する際に、画像品質に最小限のダメージを与える。 提案手法により,画像品質,透かしの可視性,透かしの堅牢性などの顕著な成果が得られた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-07T16:12:06Z)
• Supervised GAN Watermarking for Intellectual Property Protection [33.827150843939094]
  本稿では,GAN(Generative Adversarial Networks)のための透かし手法を提案する。 目的は、GANモデルで生成された画像が見えない透かし(署名)を含むように、GANモデルに透かしを付けることである。 その結果,本手法は生成画像内に見えない透かしを効果的に埋め込むことができることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-07T20:52:05Z)
• A Robust Document Image Watermarking Scheme using Deep Neural Network [10.938878993948517]
  本稿では,ディープニューラルネットワークを用いたエンドツーエンドの文書画像透かし方式を提案する。 特に、エンコーダとデコーダは、透かしを埋め込んで抽出するように設計されている。 文字への埋め込み変更を制限するために、テキストセンシティブな損失関数が設計されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-26T05:28:52Z)
• Watermarking Images in Self-Supervised Latent Spaces [75.99287942537138]
  我々は,自己教師型アプローチに照らして,事前学習した深層ネットワークに基づく透かし手法を再検討する。 我々は、マーク時間におけるデータの増大を利用して、マークとバイナリのメッセージをその潜在空間に埋め込む方法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-17T15:52:46Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。