論文の概要: Spread them Apart: Towards Robust Watermarking of Generated Content

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.07845v1
• Date: Tue, 11 Feb 2025 09:23:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-13 13:49:59.497309
• Title: Spread them Apart: Towards Robust Watermarking of Generated Content
• Title（参考訳）: 一部を広める - 生成コンテンツのロバストな透かしを目指して
• Authors: Mikhail Pautov, Danil Ivanov, Andrey V. Galichin, Oleg Rogov, Ivan Oseledets,
• Abstract要約: 本稿では,生成したコンテンツに透かしを埋め込む手法を提案する。 埋め込みされた透かしは、境界等級の加法摂動に対して頑健であることを保証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.332441337407564
• License:
• Abstract: Generative models that can produce realistic images have improved significantly in recent years. The quality of the generated content has increased drastically, so sometimes it is very difficult to distinguish between the real images and the generated ones. Such an improvement comes at a price of ethical concerns about the usage of the generative models: the users of generative models can improperly claim ownership of the generated content protected by a license. In this paper, we propose an approach to embed watermarks into the generated content to allow future detection of the generated content and identification of the user who generated it. The watermark is embedded during the inference of the model, so the proposed approach does not require the retraining of the latter. We prove that watermarks embedded are guaranteed to be robust against additive perturbations of a bounded magnitude. We apply our method to watermark diffusion models and show that it matches state-of-the-art watermarking schemes in terms of robustness to different types of synthetic watermark removal attacks.
• Abstract（参考訳）: 近年,現実的なイメージを生成可能な生成モデルは大幅に改善されている。 生成したコンテンツの品質は劇的に向上しているため、実際の画像と生成されたコンテンツとを区別することが非常に難しい場合がある。 生成モデルの使用者は、ライセンスによって保護された生成されたコンテンツの所有権を不適切に主張することができる。 本稿では,生成されたコンテンツに透かしを埋め込む手法を提案する。 ウォーターマークはモデルの推論中に埋め込まれているので、提案手法は後者の再訓練を必要としない。 埋め込みされた透かしは、境界等級の加法摂動に対して頑健であることを保証する。 本手法を透かし拡散モデルに適用し, 異なる種類の合成透かし除去攻撃に対するロバスト性の観点から, 最先端の透かし方式と一致することを示す。

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