論文の概要: Shallow Diffuse: Robust and Invisible Watermarking through Low-Dimensional Subspaces in Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.21088v1
• Date: Mon, 28 Oct 2024 14:51:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-29 12:18:10.810251
• Title: Shallow Diffuse: Robust and Invisible Watermarking through Low-Dimensional Subspaces in Diffusion Models
• Title（参考訳）: 浅拡散:拡散モデルにおける低次元部分空間によるロバストで見えない透かし
• Authors: Wenda Li, Huijie Zhang, Qing Qu,
• Abstract要約: 拡散モデル出力にロバストで見えない透かしを埋め込む新しい透かし技術であるShallow Diffuseを導入する。 我々の理論的および経験的分析により,浅度拡散はデータ生成の一貫性と透かしの検出可能性を大幅に向上させることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.726987194250116
• License:
• Abstract: The widespread use of AI-generated content from diffusion models has raised significant concerns regarding misinformation and copyright infringement. Watermarking is a crucial technique for identifying these AI-generated images and preventing their misuse. In this paper, we introduce Shallow Diffuse, a new watermarking technique that embeds robust and invisible watermarks into diffusion model outputs. Unlike existing approaches that integrate watermarking throughout the entire diffusion sampling process, Shallow Diffuse decouples these steps by leveraging the presence of a low-dimensional subspace in the image generation process. This method ensures that a substantial portion of the watermark lies in the null space of this subspace, effectively separating it from the image generation process. Our theoretical and empirical analyses show that this decoupling strategy greatly enhances the consistency of data generation and the detectability of the watermark. Extensive experiments further validate that our Shallow Diffuse outperforms existing watermarking methods in terms of robustness and consistency. The codes will be released at https://github.com/liwd190019/Shallow-Diffuse.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルからのAI生成コンテンツの普及は、誤情報や著作権侵害に関する重大な懸念を引き起こしている。 ウォーターマーキングは、これらのAI生成画像を特定し、その誤用を防ぐための重要なテクニックである。 本稿では,拡散モデル出力に頑健で見えない透かしを埋め込む新しい透かし手法であるShallow Diffuseを紹介する。 拡散サンプリングプロセス全体を通して透かしを統合する既存のアプローチとは異なり、Shallow Diffuseは画像生成プロセスにおける低次元部分空間の存在を利用してこれらのステップを分離する。 この方法は、透かしのかなりの部分がこの部分空間のヌル空間にあることを保証し、画像生成プロセスから効果的に分離する。 この分離戦略は,データ生成の一貫性と透かしの検出可能性を大幅に向上させることを示す。 過度な実験により、我々は既存の透かし法よりも頑健さと一貫性が優れていることが確認された。 コードはhttps://github.com/liwd190019/Shallow-Diffuse.comで公開される。

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