論文の概要: Watermarking in Diffusion Model: Gaussian Shading with Exact Diffusion Inversion via Coupled Transformations (EDICT)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.08604v1
• Date: Wed, 15 Jan 2025 06:04:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-16 15:52:29.387294
• Title: Watermarking in Diffusion Model: Gaussian Shading with Exact Diffusion Inversion via Coupled Transformations (EDICT)
• Title（参考訳）: 拡散モデルにおける透かし:結合変換(EDICT)による厳密な拡散反転を伴うガウスシェーディング
• Authors: Krishna Panthi,
• Abstract要約: 本稿では,ガウスシェーディングの性能向上のための新しい手法を提案する。 本稿では,EDICTの正確な逆写像を導出する能力を活用して,このプロセスを洗練することを提案する。 提案手法は, 透かしを注入した消音剤を複製し, 相反的, 交互な消音・消音方式を採用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: This paper introduces a novel approach to enhance the performance of Gaussian Shading, a prevalent watermarking technique, by integrating the Exact Diffusion Inversion via Coupled Transformations (EDICT) framework. While Gaussian Shading traditionally embeds watermarks in a noise latent space, followed by iterative denoising for image generation and noise addition for watermark recovery, its inversion process is not exact, leading to potential watermark distortion. We propose to leverage EDICT's ability to derive exact inverse mappings to refine this process. Our method involves duplicating the watermark-infused noisy latent and employing a reciprocal, alternating denoising and noising scheme between the two latents, facilitated by EDICT. This allows for a more precise reconstruction of both the image and the embedded watermark. Empirical evaluation on standard datasets demonstrates that our integrated approach yields a slight, yet statistically significant improvement in watermark recovery fidelity. These results highlight the potential of EDICT to enhance existing diffusion-based watermarking techniques by providing a more accurate and robust inversion mechanism. To the best of our knowledge, this is the first work to explore the synergy between EDICT and Gaussian Shading for digital watermarking, opening new avenues for research in robust and high-fidelity watermark embedding and extraction.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,EDICT(Exact Diffusion Inversion via Coupled Transformations)フレームワークを統合することにより,一般的な透かし手法であるガウスシェーディングの性能向上のための新しい手法を提案する。 ガウスシェーディングは伝統的にノイズ潜在空間に透かしを埋め込み、続いて画像生成と透かし回復のための雑音付加を反復的にデノイングするが、その逆転過程は正確なものではなく、透かし歪みの可能性がある。 本稿では,EDICTの正確な逆写像を導出する能力を活用して,このプロセスを洗練することを提案する。 提案手法は,透かしを注入した消音剤を複製し,EDICTにより促進される2つの消音・消音方式を相互に交互に導入することを含む。 これにより、画像と埋め込み透かしの両方をより正確に再構築することができる。 標準データセットに対する実証的な評価は,我々の統合的アプローチが,透かし回復率のわずかながら統計的に有意な改善をもたらすことを示している。 これらの結果は、より正確で堅牢な逆転機構を提供することにより、既存の拡散ベースの透かし技術を強化するEDICTの可能性を強調している。 我々の知る限り、EDICTとガウシアンシェーディングのデジタル透かしのシナジーを探求する最初の研究であり、堅牢で高忠実な透かしの埋め込みと抽出の研究のための新たな道を開いた。

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