論文の概要: GuardSplat: Robust and Efficient Watermarking for 3D Gaussian Splatting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.19895v1
• Date: Fri, 29 Nov 2024 17:59:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-02 15:21:04.980520
• Title: GuardSplat: Robust and Efficient Watermarking for 3D Gaussian Splatting
• Title（参考訳）: GuardSplat:3Dガウススティングのためのロバストで効率的な透かし
• Authors: Zixuan Chen, Guangcong Wang, Jiahao Zhu, Jianhuang Lai, Xiaohua Xie,
• Abstract要約: 3D Gaussian Splatting (3DGS)は、最近、様々なアプリケーションのための印象的な資産を作成した。 既存の透かし方式は、セキュリティ、キャパシティ、可視性を考慮して3DGSには適していない。 本稿では、3DGS資産の著作権を効果的に保護する革新的で効率的なフレームワークであるGuardSplatを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 70.81218231206617
• License:
• Abstract: 3D Gaussian Splatting (3DGS) has recently created impressive assets for various applications. However, the copyright of these assets is not well protected as existing watermarking methods are not suited for 3DGS considering security, capacity, and invisibility. Besides, these methods often require hours or even days for optimization, limiting the application scenarios. In this paper, we propose GuardSplat, an innovative and efficient framework that effectively protects the copyright of 3DGS assets. Specifically, 1) We first propose a CLIP-guided Message Decoupling Optimization module for training the message decoder, leveraging CLIP's aligning capability and rich representations to achieve a high extraction accuracy with minimal optimization costs, presenting exceptional capability and efficiency. 2) Then, we propose a Spherical-harmonic-aware (SH-aware) Message Embedding module tailored for 3DGS, which employs a set of SH offsets to seamlessly embed the message into the SH features of each 3D Gaussian while maintaining the original 3D structure. It enables the 3DGS assets to be watermarked with minimal fidelity trade-offs and prevents malicious users from removing the messages from the model files, meeting the demands for invisibility and security. 3) We further propose an Anti-distortion Message Extraction module to improve robustness against various visual distortions. Extensive experiments demonstrate that GuardSplat outperforms the state-of-the-art methods and achieves fast optimization speed.
• Abstract（参考訳）: 3D Gaussian Splatting (3DGS)は、最近、様々なアプリケーションのための印象的な資産を作成した。 しかし、これらの資産の著作権は、セキュリティ、キャパシティ、可視性を考慮して既存の透かし法が3DGSに適していないため、あまり保護されていない。 さらに、これらのメソッドは最適化に数時間や数日を要し、アプリケーションのシナリオを制限します。 本稿では、3DGS資産の著作権を効果的に保護する革新的で効率的なフレームワークであるGuardSplatを提案する。 具体的には 1) メッセージデコーダをトレーニングするためのCLIP誘導メッセージデカップリング最適化モジュールを提案する。 2) 3DGS用に調整されたSpherical-harmonic-aware (SH-aware) Message Embeddingモジュールを提案する。 これにより、3DGSの資産を最小限の忠実度トレードオフで透かし、悪意のあるユーザーがモデルファイルからメッセージを削除し、可視性とセキュリティの要求を満たすのを防ぐことができる。 3) 様々な視覚的歪みに対する頑健性を改善するために, アンチ・ディストーション・メッセージ抽出モジュールを提案する。 大規模な実験では、GuardianSplatは最先端の手法より優れ、高速な最適化速度を実現している。

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