論文の概要: SWA-LDM: Toward Stealthy Watermarks for Latent Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.10495v1
• Date: Fri, 14 Feb 2025 16:55:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 14:17:24.372558
• Title: SWA-LDM: Toward Stealthy Watermarks for Latent Diffusion Models
• Title（参考訳）: SWA-LDM:潜在拡散モデルのための定常透かしに向けて
• Authors: Zhonghao Yang, Linye Lyu, Xuanhang Chang, Daojing He, YU LI,
• Abstract要約: 埋め込みプロセスのランダム化によって透かしを強化する新しい手法であるSWA-LDMを紹介する。 提案する透かし攻撃は,既存の潜水式透かし法の本質的脆弱性を明らかにする。 この研究は、LDM生成画像の不正使用に対する保護に向けた重要なステップである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.906245347904289
• License:
• Abstract: In the rapidly evolving landscape of image generation, Latent Diffusion Models (LDMs) have emerged as powerful tools, enabling the creation of highly realistic images. However, this advancement raises significant concerns regarding copyright infringement and the potential misuse of generated content. Current watermarking techniques employed in LDMs often embed constant signals to the generated images that compromise their stealthiness, making them vulnerable to detection by malicious attackers. In this paper, we introduce SWA-LDM, a novel approach that enhances watermarking by randomizing the embedding process, effectively eliminating detectable patterns while preserving image quality and robustness. Our proposed watermark presence attack reveals the inherent vulnerabilities of existing latent-based watermarking methods, demonstrating how easily these can be exposed. Through comprehensive experiments, we validate that SWA-LDM not only fortifies watermark stealthiness but also maintains competitive performance in watermark robustness and visual fidelity. This work represents a pivotal step towards securing LDM-generated images against unauthorized use, ensuring both copyright protection and content integrity in an era where digital image authenticity is paramount.
• Abstract（参考訳）: 画像生成の急速な発展の中で、潜在拡散モデル(LDM)は強力なツールとして登場し、非常にリアルな画像の作成を可能にしている。 しかし、この進歩は、著作権侵害と生成されたコンテンツの潜在的な誤用に関する重大な懸念を提起する。 LDMで使われている現在の透かし技術は、しばしば、そのステルス性を損なう生成画像に一定のシグナルを埋め込んでおり、悪意のある攻撃者による検出に脆弱である。 本稿では,画像品質とロバスト性を保ちつつ,検出可能なパターンを効果的に排除し,埋め込みプロセスのランダム化によって透かしを強化する新しいアプローチであるSWA-LDMを紹介する。 提案した透かし攻撃は,既存の潜水型透かし法の本質的脆弱性を明らかにし,それらがどの程度容易に露出できるかを実証する。 総合的な実験により,SWA-LDMは透かしのステルス性だけでなく,透かしの堅牢性や視力の競争性能も維持できることを確認した。 本研究は,デジタル画像の信頼性が最重要である時代に,著作権保護とコンテンツ整合性を両立させ,LDM生成画像の不正使用に対する保護に向けた重要なステップである。

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