論文の概要: GS-Marker: Generalizable and Robust Watermarking for 3D Gaussian Splatting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.18718v1
- Date: Mon, 24 Mar 2025 14:29:14 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-25 14:34:04.048954
- Title: GS-Marker: Generalizable and Robust Watermarking for 3D Gaussian Splatting
- Title（参考訳）: GS-Marker:3次元ガウス平滑化のための一般化可能かつロバストな透かし
- Authors: Lijiang Li, Jinglu Wang, Xiang Ming, Yan Lu,
- Abstract要約: 本稿では,3次元ガウススティング(3DGS)のためのシングルパス透かし手法を提案する。
GS-Markerという名前のフレームワークでは、メッセージの埋め込みに3Dエンコーダ、様々な歪みに対するレジリエンスを高めるために歪み層、レンダリングから透かしを抽出する2Dデコーダが組み込まれています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.880821149078066
- License:
- Abstract: In the Generative AI era, safeguarding 3D models has become increasingly urgent. While invisible watermarking is well-established for 2D images with encoder-decoder frameworks, generalizable and robust solutions for 3D remain elusive. The main difficulty arises from the renderer between the 3D encoder and 2D decoder, which disrupts direct gradient flow and complicates training. Existing 3D methods typically rely on per-scene iterative optimization, resulting in time inefficiency and limited generalization. In this work, we propose a single-pass watermarking approach for 3D Gaussian Splatting (3DGS), a well-known yet underexplored representation for watermarking. We identify two major challenges: (1) ensuring effective training generalized across diverse 3D models, and (2) reliably extracting watermarks from free-view renderings, even under distortions. Our framework, named GS-Marker, incorporates a 3D encoder to embed messages, distortion layers to enhance resilience against various distortions, and a 2D decoder to extract watermarks from renderings. A key innovation is the Adaptive Marker Control mechanism that adaptively perturbs the initially optimized 3DGS, escaping local minima and improving both training stability and convergence. Extensive experiments show that GS-Marker outperforms per-scene training approaches in terms of decoding accuracy and model fidelity, while also significantly reducing computation time.
- Abstract（参考訳）: ジェネレーティブAIの時代では、3Dモデルの保護がますます緊急になっている。
エンコーダ-デコーダフレームワークを備えた2D画像には見えない透かしが十分に確立されているが、3Dのための一般化可能で堅牢なソリューションはいまだ解明されていない。
主な困難は、3Dエンコーダと2Dデコーダの間のレンダラーから生じ、これは直接勾配流を乱し、訓練を複雑にする。
既存の3D手法は、典型的にはシーンごとの反復最適化に依存しており、時間的非効率性と限定的な一般化をもたらす。
本研究では,3次元ガウススティング(3DGS)のためのシングルパス透かし手法を提案する。
本研究では,(1)多種多様な3次元モデルにまたがる効果的なトレーニングの確保,(2)歪み下においても自由視点レンダリングから確実に透かしを抽出すること,の2つの課題を同定する。
GS-Markerという名前のフレームワークでは、メッセージの埋め込みに3Dエンコーダ、様々な歪みに対するレジリエンスを高めるために歪み層、レンダリングから透かしを抽出する2Dデコーダが組み込まれています。
重要なイノベーションはAdaptive Marker Controlメカニズムで、初期最適化された3DGSを適応的に摂動させ、局所的なミニマを脱却し、トレーニングの安定性と収束性の両方を改善する。
大規模な実験により、GS-Markerはデコード精度とモデル忠実度の観点から、シーンごとのトレーニングアプローチよりも優れており、計算時間も大幅に削減されている。
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