論文の概要: X-SG$^2$S: Safe and Generalizable Gaussian Splatting with X-dimensional Watermarks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.10475v1
- Date: Thu, 13 Feb 2025 17:59:15 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-18 14:16:26.755222
- Title: X-SG$^2$S: Safe and Generalizable Gaussian Splatting with X-dimensional Watermarks
- Title（参考訳）: X-SG$^2$S: X-次元透かしを用いた安全かつ一般化可能なガウス散乱
- Authors: Zihang Cheng, Huiping Zhuang, Chun Li, Xin Meng, Ming Li, Fei Richard Yu,
- Abstract要約: 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。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.099576922873535
- License:
- Abstract: 3D Gaussian Splatting (3DGS) has been widely used in 3D reconstruction and 3D generation. Training to get a 3DGS scene often takes a lot of time and resources and even valuable inspiration. The increasing amount of 3DGS digital asset have brought great challenges to the copyright protection. However, it still lacks profound exploration targeted at 3DGS. In this paper, we propose a new framework X-SG$^2$S which can simultaneously watermark 1 to 3D messages while keeping the original 3DGS scene almost unchanged. Generally, we have a X-SG$^2$S injector for adding multi-modal messages simultaneously and an extractor for extract them. Specifically, we first split the watermarks into message patches in a fixed manner and sort the 3DGS points. A self-adaption gate is used to pick out suitable location for watermarking. Then use a XD(multi-dimension)-injection heads to add multi-modal messages into sorted 3DGS points. A learnable gate can recognize the location with extra messages and XD-extraction heads can restore hidden messages from the location recommended by the learnable gate. Extensive experiments demonstrated that the proposed X-SG$^2$S can effectively conceal multi modal messages without changing pretrained 3DGS pipeline or the original form of 3DGS parameters. Meanwhile, with simple and efficient model structure and high practicality, X-SG$^2$S still shows good performance in hiding and extracting multi-modal inner structured or unstructured messages. X-SG$^2$S is the first to unify 1 to 3D watermarking model for 3DGS and the first framework to add multi-modal watermarks simultaneous in one 3DGS which pave the wave for later researches.
- Abstract（参考訳）: 3次元ガウススプラッティング(3DGS)は3次元再構成と3次元生成に広く用いられている。
3DGSのシーンを得るためのトレーニングには、多くの時間とリソース、さらには貴重なインスピレーションがかかります。
3DGSのデジタル資産の増大は、著作権保護に大きな課題をもたらした。
しかし、3DGSをターゲットとした深層探査はいまだに欠けている。
本稿では,元の3DGSシーンをほぼ一定に保ちながら,同時に1〜3Dメッセージにウォーターマークできる新しいフレームワークX-SG$2$Sを提案する。
一般に、マルチモーダルメッセージを同時に追加するためのX-SG$^2$Sインジェクタと、それらを抽出する抽出器がある。
具体的には、まず、透かしを固定された方法でメッセージパッチに分割し、3DGSポイントをソートする。
自己適応ゲートは、透かしに適した場所を選ぶために使用される。
次にXD(multi-dimension)インジェクションヘッドを使用して、マルチモーダルメッセージをソートされた3DGSポイントに追加する。
学習可能なゲートは追加のメッセージで位置を認識でき、XD抽出ヘッドは学習可能なゲートが推奨する場所から隠れたメッセージを復元することができる。
実験の結果,提案したX-SG$^2$Sは,事前学習した3DGSパイプラインや元の3DGSパラメータを変更せずに,効果的にマルチモーダルメッセージを隠蔽できることがわかった。
一方、単純で効率的なモデル構造と高い実用性により、X-SG$^2$Sは、マルチモーダル内部構造または非構造メッセージの隠蔽および抽出に優れた性能を示す。
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、後の研究のために波を舗装する1つの3DGSに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。
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