論文の概要: Detection Limits and Statistical Separability of Tree Ring Watermarks in Rectified Flow-based Text-to-Image Generation Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.03850v1
• Date: Fri, 04 Apr 2025 18:24:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-08 14:15:54.717345
• Title: Detection Limits and Statistical Separability of Tree Ring Watermarks in Rectified Flow-based Text-to-Image Generation Models
• Title（参考訳）: 直流型テキスト・画像生成モデルにおける木環透かしの検出限界と統計的分離性
• Authors: Ved Umrajkar, Aakash Kumar Singh,
• Abstract要約: ツリーリング透かしはAI生成画像の認証において重要な技術である。 SD 2.1 と FLUX.1-dev モデルによる透かしの検出と分離性の評価と比較を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Tree-Ring Watermarking is a significant technique for authenticating AI-generated images. However, its effectiveness in rectified flow-based models remains unexplored, particularly given the inherent challenges of these models with noise latent inversion. Through extensive experimentation, we evaluated and compared the detection and separability of watermarks between SD 2.1 and FLUX.1-dev models. By analyzing various text guidance configurations and augmentation attacks, we demonstrate how inversion limitations affect both watermark recovery and the statistical separation between watermarked and unwatermarked images. Our findings provide valuable insights into the current limitations of Tree-Ring Watermarking in the current SOTA models and highlight the critical need for improved inversion methods to achieve reliable watermark detection and separability. The official implementation, dataset release and all experimental results are available at this \href{https://github.com/dsgiitr/flux-watermarking}{\textbf{link}}.
• Abstract（参考訳）: ツリーリング透かしはAI生成画像の認証において重要な技術である。 しかし、この補正フローベースモデルの有効性は、ノイズ潜伏反転を伴うこれらのモデル固有の課題を考えると、未解明のままである。 広範な実験を通じて,SD 2.1とFLUX.1-devモデルの透かしの検出と分離性を評価し,比較した。 各種のテキストガイダンス構成と拡張攻撃を分析し,インバージョン制限が透かしの回復と透かしと無透かしの画像の統計的分離にどのように影響するかを実証した。 本研究は,現在のSOTAモデルにおけるツリーリング透かしの限界に関する貴重な知見を提供し,信頼性の高い透かし検出と分離性を実現するためのインバージョン法の改善の必要性を強調した。 公式実装、データセットのリリース、およびすべての実験結果は、この \href{https://github.com/dsgiitr/flux-watermarking}{\textbf{link}} で利用可能である。

関連論文リスト

• Dynamic watermarks in images generated by diffusion models [46.1135899490656]
  高忠実度テキストから画像への拡散モデルが視覚コンテンツ生成に革命をもたらしたが、その普及は重大な倫理的懸念を提起している。 本稿では,拡散モデルのための新しい多段階透かしフレームワークを提案する。 我々の研究は、モデルオーナシップの検証と誤用防止のためのスケーラブルなソリューションを提供することで、AI生成コンテンツセキュリティの分野を前進させます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-13T03:23:17Z)
• Robust Watermarks Leak: Channel-Aware Feature Extraction Enables Adversarial Watermark Manipulation [21.41643665626451]
  本稿では,事前学習された視覚モデルを用いて,透かしパターンの漏洩を抽出する攻撃フレームワークを提案する。 大量のデータや検出器のアクセスを必要とする従来の作業とは異なり,本手法は1つの透かし画像による偽造と検出の両方を達成している。 現在の"ロバスト"な透かしは、歪み抵抗に対するセキュリティを犠牲にして、将来の透かし設計の洞察を与えます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-10T12:55:08Z)
• Trigger-Based Fragile Model Watermarking for Image Transformation Networks [2.38776871944507]
  脆弱な透かしでは、微妙な透かしが、改ざん時に透かしが壊れるように、物体に埋め込まれる。 画像変換・生成ネットワークのための新規なトリガ型フラクタモデル透かしシステムを提案する。 私たちのアプローチは、堅牢な透かしとは別として、さまざまなデータセットや攻撃に対して、モデルのソースと整合性を効果的に検証します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-28T19:34:55Z)
• Towards Effective User Attribution for Latent Diffusion Models via Watermark-Informed Blending [54.26862913139299]
  我々は、ウォーターマークインフォームドブレンディング(TEAWIB)による潜伏拡散モデルに対する効果的なユーザ属性に向けた新しいフレームワークを提案する。 TEAWIBは、ユーザ固有の透かしを生成モデルにシームレスに統合する、ユニークな準備可能な構成アプローチを取り入れている。 TEAWIBの有効性を検証し、知覚的品質と帰属精度で最先端の性能を示す実験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-17T07:52:09Z)
• RAW: A Robust and Agile Plug-and-Play Watermark Framework for AI-Generated Images with Provable Guarantees [33.61946642460661]
  本稿ではRAWと呼ばれる堅牢でアジャイルな透かし検出フレームワークを紹介する。 我々は、透かしの存在を検出するために、透かしと共同で訓練された分類器を用いる。 このフレームワークは,透かし画像の誤分類に対する偽陽性率に関する証明可能な保証を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-23T22:00:49Z)
• WAVES: Benchmarking the Robustness of Image Watermarks [67.955140223443]
  WAVES(Watermark Analysis Via Enhanced Stress-testing)は、画像透かしの堅牢性を評価するためのベンチマークである。 我々は,検出タスクと識別タスクを統合し,多様なストレステストからなる標準化された評価プロトコルを確立する。 我々はWAVESを,ロバストな透かしの将来の開発のためのツールキットとして想定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-16T18:58:36Z)
• Wide Flat Minimum Watermarking for Robust Ownership Verification of GANs [23.639074918667625]
  ホワイトボックス攻撃に対するロバスト性を向上したGANのための新しいマルチビット・ボックスフリー透かし手法を提案する。 透かしは、GANトレーニング中に余分な透かし損失項を追加することで埋め込む。 その結果,透かしの存在が画像の品質に与える影響は無視できることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-25T18:38:10Z)
• Unbiased Watermark for Large Language Models [67.43415395591221]
  本研究では, モデル生成出力の品質に及ぼす透かしの影響について検討した。 出力確率分布に影響を与えることなく、透かしを統合することができる。 ウォーターマークの存在は、下流タスクにおけるモデルの性能を損なうものではない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-22T12:46:38Z)
• T2IW: Joint Text to Image & Watermark Generation [74.20148555503127]
  画像と透かし(T2IW)への共同テキスト生成のための新しいタスクを提案する。 このT2IWスキームは、意味的特徴と透かし信号が画素内で互換性を持つように強制することにより、複合画像を生成する際に、画像品質に最小限のダメージを与える。 提案手法により,画像品質,透かしの可視性,透かしの堅牢性などの顕著な成果が得られた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-07T16:12:06Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。