論文の概要: VideoMark: A Distortion-Free Robust Watermarking Framework for Video Diffusion Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.16359v1
- Date: Wed, 23 Apr 2025 02:21:12 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-02 19:15:52.976586
- Title: VideoMark: A Distortion-Free Robust Watermarking Framework for Video Diffusion Models
- Title（参考訳）: VideoMark:ビデオ拡散モデルのための歪みのないロバストな透かしフレームワーク
- Authors: Xuming Hu, Hanqian Li, Jungang Li, Aiwei Liu,
- Abstract要約: VideoMarkは、ビデオ拡散モデルのためのトレーニング不要の堅牢な透かしフレームワークである。
提案手法は拡張された透かしメッセージ列を生成し,各ビデオの開始位置をランダムに選択する。
我々の透かしはシークレットキーなしで攻撃者には検出できないままであり、他の透かしフレームワークと比較して強い非知覚性を保証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.043141353517317
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This work presents VideoMark, a training-free robust watermarking framework for video diffusion models. As diffusion models advance in generating highly realistic videos, the need for reliable content attribution mechanisms has become critical. While watermarking techniques for image diffusion models have made progress, directly extending these methods to videos presents unique challenges due to variable video lengths and vulnerability to temporal attacks. VideoMark addresses these limitations through a frame-wise watermarking strategy using pseudorandom error correction (PRC) codes to embed watermark information during the generation process. Our method generates an extended watermark message sequence and randomly selects starting positions for each video, ensuring uniform noise distribution in the latent space and maintaining generation quality. For watermark extraction, we introduce a Temporal Matching Module (TMM) that uses edit distance to align decoded messages with the original watermark sequence, providing robustness against temporal attacks such as frame deletion. Experimental results demonstrate that VideoMark achieves higher decoding accuracy than existing methods while maintaining video quality on par with watermark-free generation. Importantly, our watermark remains undetectable to attackers without the secret key, ensuring strong imperceptibility compared to other watermarking frameworks. VideoMark provides a practical solution for content attribution in diffusion-based video generation without requiring additional training or compromising video quality. Our code and data are available at \href{https://github.com/KYRIE-LI11/VideoMark}{https://github.com/KYRIE-LI11/VideoMark}.
- Abstract（参考訳）: この研究は、ビデオ拡散モデルのためのトレーニング不要な堅牢な透かしフレームワークであるVideoMarkを提示する。
拡散モデルが高度にリアルなビデオの生成に発展するにつれて、信頼性の高いコンテンツ帰属機構の必要性が重要になっている。
画像拡散モデルのための透かし技術は進歩してきたが、これらの手法を直接ビデオに拡張することは、ビデオ長の変化と時間的攻撃に対する脆弱性による固有の課題を示す。
VideoMarkは、擬似ランダムエラー訂正(PRC)コードを使用してフレームワイズな透かし戦略を通じてこれらの制限に対処し、生成プロセス中に透かし情報を埋め込む。
提案手法は拡張された透かしメッセージシーケンスを生成し、各ビデオの開始位置をランダムに選択し、遅延空間における均一なノイズ分布を確保し、生成品質を維持する。
透かし抽出には、編集距離を用いて復号されたメッセージを元の透かしシーケンスと整列させ、フレーム削除などの時間的攻撃に対して堅牢性を提供するTMM(Temporal Matching Module)を導入する。
実験により,ビデオMarkは,透かしのない生成に匹敵する画質を維持しつつ,既存の手法よりも高い復号精度を実現していることが示された。
重要なことは、我々の透かしはシークレットキーなしで攻撃者には検出不可能であり、他の透かしフレームワークと比較して強い非知覚性を保証する。
VideoMarkは、追加のトレーニングやビデオ品質の妥協を必要とせずに、拡散ベースのビデオ生成におけるコンテンツ属性の実用的なソリューションを提供する。
私たちのコードとデータは、 \href{https://github.com/KYRIE-LI11/VideoMark}{https://github.com/KYRIE-LI11/VideoMark}で利用可能です。
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