論文の概要: ARIW-Framework: Adaptive Robust Iterative Watermarking Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.13101v1
• Date: Mon, 19 May 2025 13:31:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-20 14:57:11.61806
• Title: ARIW-Framework: Adaptive Robust Iterative Watermarking Framework
• Title（参考訳）: ARIW-Framework:Adaptive Robust Iterative Watermarking Framework
• Authors: Shaowu Wu, Liting Zeng, Wei Lu, Xiangyang Luo,
• Abstract要約: 本稿では適応型ロバストな反復型透かしフレームワーク(ARIW-Framework)を提案する。 異常な堅牢性と一般化性能を維持しつつ、高品質な透かし画像を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.782580487951018
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the rapid rise of large models, copyright protection for generated image content has become a critical security challenge. Although deep learning watermarking techniques offer an effective solution for digital image copyright protection, they still face limitations in terms of visual quality, robustness and generalization. To address these issues, this paper proposes an adaptive robust iterative watermarking framework (ARIW-Framework) that achieves high-quality watermarked images while maintaining exceptional robustness and generalization performance. Specifically, we introduce an iterative approach to optimize the encoder for generating robust residuals. The encoder incorporates noise layers and a decoder to compute robustness weights for residuals under various noise attacks. By employing a parallel optimization strategy, the framework enhances robustness against multiple types of noise attacks. Furthermore, we leverage image gradients to determine the embedding strength at each pixel location, significantly improving the visual quality of the watermarked images. Extensive experiments demonstrate that the proposed method achieves superior visual quality while exhibiting remarkable robustness and generalization against noise attacks.
• Abstract（参考訳）: 大規模なモデルが急速に普及するにつれ、生成された画像コンテンツに対する著作権保護は重要なセキュリティ上の課題となっている。 ディープラーニングの透かし技術は、デジタル画像著作権保護の効果的なソリューションを提供するが、視覚的品質、堅牢性、一般化の点で制限に直面している。 これらの課題に対処するために,高画質な透かし画像を実現する適応型ロバストな反復透かしフレームワーク (ARIW-Framework) を提案する。 具体的には,頑健な残差を生成するためにエンコーダを最適化する反復的手法を提案する。 エンコーダにはノイズ層とデコーダが組み込まれており、様々なノイズアタックの下で残余の頑丈さ重みを計算する。 並列最適化戦略を用いることで、複数種類のノイズアタックに対する堅牢性を高めることができる。 さらに,画像勾配を利用して各画素位置の埋め込み強度を測定し,透かし画像の視覚的品質を著しく向上させる。 広汎な実験により,提案手法は優れた視覚的品質を実現し,ノイズアタックに対する顕著な頑健さと一般化を示した。

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