論文の概要: CompMarkGS: Robust Watermarking for Compressed 3D Gaussian Splatting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.12836v3
- Date: Tue, 25 Mar 2025 05:07:43 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-26 15:05:42.308217
- Title: CompMarkGS: Robust Watermarking for Compressed 3D Gaussian Splatting
- Title（参考訳）: CompMarkGS:圧縮された3Dガウススティングのためのロバストな透かし
- Authors: Sumin In, Youngdong Jang, Utae Jeong, MinHyuk Jang, Hyeongcheol Park, Eunbyung Park, Sangpil Kim,
- Abstract要約: 3DGSは数百万のガウシアンに依存しており、ギガバイトのストレージ、効率的な転送とストレージは圧縮を必要とする。
既存の3DGS透かし法は量子化に基づく圧縮に弱いため、しばしば埋め込み透かしが失われる。
本研究では,モデル圧縮後の透かしの堅牢性を保証し,高いレンダリング品質を維持しつつ,新しい透かし方式を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.6711067779088555
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: 3D Gaussian Splatting (3DGS) enables rapid differentiable rendering for 3D reconstruction and novel view synthesis, leading to its widespread commercial use. Consequently, copyright protection via watermarking has become critical. However, because 3DGS relies on millions of Gaussians, which require gigabytes of storage, efficient transfer and storage require compression. Existing 3DGS watermarking methods are vulnerable to quantization-based compression, often resulting in the loss of the embedded watermark. To address this challenge, we propose a novel watermarking method that ensures watermark robustness after model compression while maintaining high rendering quality. In detail, we incorporate a quantization distortion layer that simulates compression during training, preserving the watermark under quantization-based compression. Also, we propose a learnable watermark embedding feature that embeds the watermark into the anchor feature, ensuring structural consistency and seamless integration into the 3D scene. Furthermore, we present a frequency-aware anchor growing mechanism to enhance image quality in high-frequency regions by effectively identifying Guassians within these regions. Experimental results confirm that our method preserves the watermark and maintains superior image quality under high compression, validating it as a promising approach for a secure 3DGS model.
- Abstract（参考訳）: 3D Gaussian Splatting (3DGS)は、3D再構成と新しいビュー合成のための高速な微分レンダリングを可能にし、商業的に広く利用されている。
その結果、透かしによる著作権保護が重要になっている。
しかし、3DGSは数百万のガウシアンに依存しているため、ギガバイトのストレージを必要とするため、効率的な転送とストレージは圧縮を必要とする。
既存の3DGS透かし法は量子化に基づく圧縮に弱いため、しばしば埋め込み透かしが失われる。
そこで本研究では,高いレンダリング品質を維持しつつ,モデル圧縮後の透かしの堅牢性を保証する新しい透かし手法を提案する。
詳しくは、量子化に基づく圧縮の下で透かしを保存し、トレーニング中に圧縮をシミュレートする量子化歪み層を組み込む。
また,学習可能な透かし埋め込み機能を提案し,透かしをアンカー機能に埋め込み,構造的整合性と3Dシーンへのシームレスな統合性を確保する。
さらに,これらの領域内のグアシアンを効果的に同定し,高周波数領域の画質を高めるために,周波数認識型アンカー成長機構を提案する。
実験の結果,提案手法は透かしを保存し,高い圧縮条件下で画像品質を保ち,セキュアな3DGSモデルへの有望なアプローチとして検証した。
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