論文の概要: Hidden in the Noise: Two-Stage Robust Watermarking for Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.04653v1
• Date: Thu, 05 Dec 2024 22:50:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-09 15:57:58.421360
• Title: Hidden in the Noise: Two-Stage Robust Watermarking for Images
• Title（参考訳）: 音に隠れた2段階のロバストな透かし
• Authors: Kasra Arabi, Benjamin Feuer, R. Teal Witter, Chinmay Hegde, Niv Cohen,
• Abstract要約: 拡散モデルの初期雑音に基づく画像の歪みのない透かし手法を提案する。 透かしを検出するには、画像のために再構成された初期ノイズと、以前に使用した初期ノイズとを比較する必要がある。 本稿では,効率的な検出を行うための2段階の透かしフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.731533630250798
• License:
• Abstract: As the quality of image generators continues to improve, deepfakes become a topic of considerable societal debate. Image watermarking allows responsible model owners to detect and label their AI-generated content, which can mitigate the harm. Yet, current state-of-the-art methods in image watermarking remain vulnerable to forgery and removal attacks. This vulnerability occurs in part because watermarks distort the distribution of generated images, unintentionally revealing information about the watermarking techniques. In this work, we first demonstrate a distortion-free watermarking method for images, based on a diffusion model's initial noise. However, detecting the watermark requires comparing the initial noise reconstructed for an image to all previously used initial noises. To mitigate these issues, we propose a two-stage watermarking framework for efficient detection. During generation, we augment the initial noise with generated Fourier patterns to embed information about the group of initial noises we used. For detection, we (i) retrieve the relevant group of noises, and (ii) search within the given group for an initial noise that might match our image. This watermarking approach achieves state-of-the-art robustness to forgery and removal against a large battery of attacks.
• Abstract（参考訳）: 画像生成装置の品質が向上するにつれ、ディープフェイクは社会的な議論の的となっている。 画像の透かしにより、責任あるモデルオーナーがAI生成コンテンツを検出してラベル付けし、害を軽減できる。 しかし、画像透かしにおける現在の最先端の手法は、偽造や削除攻撃に弱いままである。 この脆弱性は、透かしが生成した画像の分布を歪め、透かし技術に関する情報を意図せずに明らかにするためである。 本研究では,拡散モデルの初期雑音に基づいて,まず画像の歪みのない透かし法を示す。 しかし、透かしを検出するには、画像の再構成した初期ノイズと、以前に使用した初期ノイズとを比較する必要がある。 これらの問題を緩和するために,効率的な検出を行うための2段階の透かしフレームワークを提案する。 生成時に、生成したFourierパターンで初期ノイズを増大させ、使用した初期ノイズのグループに関する情報を埋め込む。 検出のために (i)関連する雑音群を回収し、 (ii)画像に一致する可能性のある初期ノイズを、所定のグループ内で検索する。 このウォーターマーキングアプローチは、大規模な攻撃に対する偽造と除去に対する最先端の堅牢性を実現する。

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