論文の概要: GuardSplat: Efficient and Robust Watermarking for 3D Gaussian Splatting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.19895v2
- Date: Mon, 02 Dec 2024 17:44:52 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-03 16:42:42.899499
- Title: GuardSplat: Efficient and Robust Watermarking for 3D Gaussian Splatting
- Title（参考訳）: GuardSplat:3Dガウススティングのための効率的でロバストな透かし
- 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: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- 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。
関連論文リスト
- GS-Marker: Generalizable and Robust Watermarking for 3D Gaussian Splatting [17.880821149078066]
本稿では,3次元ガウススティング(3DGS)のためのシングルパス透かし手法を提案する。
GS-Markerという名前のフレームワークでは、メッセージの埋め込みに3Dエンコーダ、様々な歪みに対するレジリエンスを高めるために歪み層、レンダリングから透かしを抽出する2Dデコーダが組み込まれています。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-03-24T14:29:14Z) - CompMarkGS: Robust Watermarking for Compressed 3D Gaussian Splatting [3.6711067779088555]
3DGSは数百万のガウシアンに依存しており、ギガバイトのストレージ、効率的な転送とストレージは圧縮を必要とする。
既存の3DGS透かし法は量子化に基づく圧縮に弱いため、しばしば埋め込み透かしが失われる。
本研究では,モデル圧縮後の透かしの堅牢性を保証し,高いレンダリング品質を維持しつつ,新しい透かし方式を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-03-17T05:32:15Z) - X-SG$^2$S: Safe and Generalizable Gaussian Splatting with X-dimensional Watermarks [53.976082636337374]
我々は,元の3DGSシーンをほとんど変更することなく,同時に1～3Dメッセージを透かし出すことのできる新しいフレームワークX-SG$2$Sを提案する。
X-SG$2$Sは3DGSの1〜3D透かしモデルを統合する最初のフレームワークであり、1つの3DGSで同時にマルチモーダル透かしを追加する最初のフレームワークである。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-02-13T17:59:15Z) - CLIP-GS: Unifying Vision-Language Representation with 3D Gaussian Splatting [88.24743308058441]
3DGSを基盤とした新しいマルチモーダル表現学習フレームワークであるCLIP-GSを提案する。
我々は,3DGS,画像,テキストの三重項を生成する効率的な方法を開発し,CLIP-GSによるマルチモーダル表現の学習を容易にする。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-12-26T09:54:25Z) - WATER-GS: Toward Copyright Protection for 3D Gaussian Splatting via Universal Watermarking [44.335142946449245]
Water-GSは、ユニバーサルな透かし戦略を通じて3DGS著作権を保護するために設計された新しい方法である。
そこで本研究では,3DGS生成モジュールを潜在的な透かしとして,事前学習した透かしデコーダを導入する。
点雲データの実世界の歪みに対して,埋め込み透かしのロバスト性を高めるために,新しい3次元歪み層を実装した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-12-07T16:44:22Z) - Splats in Splats: Embedding Invisible 3D Watermark within Gaussian Splatting [28.790625685438677]
WaterGSは、バニラ3DGSの属性を変更することなく、3DGS自体に3Dコンテンツを埋め込む最初の3DGS透かしフレームワークである。
テストの結果、WaterGSは既存の3Dステガノグラフィー技術を大きく上回り、シーンの忠実度は5.31%、レンダリング速度は3倍に向上した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-12-04T08:40:11Z) - GaussianMarker: Uncertainty-Aware Copyright Protection of 3D Gaussian Splatting [41.90891053671943]
デジタル透かし技術は、3DGSモデルに個別に所有権情報を埋め込むために応用できる。
予めトレーニングされた3DGSに透かしを埋め込むと、描画画像に明らかな歪みが生じます。
モデルパラメータの摂動を制限する不確実性に基づく3DGSの透かしを実現する手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-31T08:08:54Z) - Poison-splat: Computation Cost Attack on 3D Gaussian Splatting [90.88713193520917]
3DGSで見過ごされてきた重大なセキュリティ脆弱性を明らかにします。
相手は入力画像に毒を加えることで、3DGSトレーニングに必要な計算メモリと時間を大幅に増加させることができる。
このような計算コスト攻撃は、二段階最適化問題に対処することで達成される。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-10T17:57:29Z) - Towards Secure and Usable 3D Assets: A Novel Framework for Automatic Visible Watermarking [11.176240030501184]
3Dモデル(特にAI生成モデル)は、エンターテイメントなどさまざまな業界で最近急増している。
我々は、透かしの品質と資産性という2つの競合する側面から、3D視覚的な透かしを自動化するための新しいタスクを厳格に定義する。
そこで本稿では,任意の3D資産上に配置する適切な位置,向き,個数を自動的に決定する透かしを埋め込む手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-31T00:52:29Z) - GS-Hider: Hiding Messages into 3D Gaussian Splatting [18.16759704305008]
3Dガウススプラッティング(3DGS)はすでに3Dシーンの再構築と新しいビュー合成の分野における新たな研究の焦点となっている。
このような3D資産の著作権、完全性、プライバシーを保護することが不可欠である。
本稿では,GS-Hiderと呼ばれる3DGSの立体撮影フレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-24T00:18:15Z) - SAGS: Structure-Aware 3D Gaussian Splatting [53.6730827668389]
本研究では,シーンの形状を暗黙的に符号化する構造認識型ガウス散乱法(SAGS)を提案する。
SAGSは、最先端のレンダリング性能と、ベンチマークノベルビュー合成データセットのストレージ要件の削減を反映している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-29T23:26:30Z) - GS-SLAM: Dense Visual SLAM with 3D Gaussian Splatting [51.96353586773191]
我々は,まず3次元ガウス表現を利用したtextbfGS-SLAM を提案する。
提案手法は,地図の最適化とRGB-Dレンダリングの大幅な高速化を実現するリアルタイム微分可能なスプレイティングレンダリングパイプラインを利用する。
提案手法は,Replica,TUM-RGBDデータセット上の既存の最先端リアルタイム手法と比較して,競争性能が向上する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-20T12:08:23Z)
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。