論文の概要: A Baseline Method for Removing Invisible Image Watermarks using Deep Image Prior

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.13998v1
• Date: Wed, 19 Feb 2025 07:30:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-21 17:44:03.863762
• Title: A Baseline Method for Removing Invisible Image Watermarks using Deep Image Prior
• Title（参考訳）: 深部画像を用いた見えない画像の透かし除去のためのベースライン法
• Authors: Hengyue Liang, Taihui Li, Ju Sun,
• Abstract要約: 透かし画像のデータセットや透かしシステムに関する知識を必要とせずに、見えない画像の透かしを除去するブラックボックス方式を提案する。 DIPの中間段階から、見えない透かしを除去できる回避像を確実に見つけることができることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5096001124754728
• License:
• Abstract: Image watermarks have been considered a promising technique to help detect AI-generated content, which can be used to protect copyright or prevent fake image abuse. In this work, we present a black-box method for removing invisible image watermarks, without the need of any dataset of watermarked images or any knowledge about the watermark system. Our approach is simple to implement: given a single watermarked image, we regress it by deep image prior (DIP). We show that from the intermediate steps of DIP one can reliably find an evasion image that can remove invisible watermarks while preserving high image quality. Due to its unique working mechanism and practical effectiveness, we advocate including DIP as a baseline invasion method for benchmarking the robustness of watermarking systems. Finally, by showing the limited ability of DIP and other existing black-box methods in evading training-based visible watermarks, we discuss the positive implications on the practical use of training-based visible watermarks to prevent misinformation abuse.
• Abstract（参考訳）: 画像透かしは、著作権保護や偽画像の乱用防止に使用できるAI生成コンテンツを検出するための有望な技術だと考えられている。 本研究では,透かし画像のデータセットや透かしシステムに関する知識を必要とせずに,見えない画像の透かしを除去するブラックボックス方式を提案する。 ウォーターマークされた画像が1つあれば、ディープ・イメージ・プレロード(DIP)で再描画します。 DIPの中間段階から、高い画質を維持しつつ、目に見えない透かしを除去できる回避画像を確実に見つけることができることを示す。 独自の作業機構と実用性から,透かしシステムのロバスト性をベンチマークするためのベースライン侵入手法としてDIPを提唱する。 最後に、トレーニングベースの可視透かしを回避するために、DIPや他の既存のブラックボックス方式の限られた能力を示すことにより、誤情報の乱用を防止するために、トレーニングベースの可視透かしを実用的に活用することに対する肯定的な意味を論じる。

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