論文の概要: Watermarking Autoregressive Image Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.16349v1
• Date: Thu, 19 Jun 2025 14:25:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-23 19:00:05.112905
• Title: Watermarking Autoregressive Image Generation
• Title（参考訳）: ウォーターマークによる自己回帰画像生成
• Authors: Nikola Jovanović, Ismail Labiad, Tomáš Souček, Martin Vechev, Pierre Fernandez,
• Abstract要約: この設定に言語モデルウォーターマーキング手法を適用することで、このようなアプローチを初めて提示する。 私たちは、リバースサイクル一貫性の欠如という、重要な課題を特定します。 i) RCCを改善するカスタム・トークン・デトケナイザー微調整法,(ii)相補的な透かし同期層を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.6394824904757943
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Watermarking the outputs of generative models has emerged as a promising approach for tracking their provenance. Despite significant interest in autoregressive image generation models and their potential for misuse, no prior work has attempted to watermark their outputs at the token level. In this work, we present the first such approach by adapting language model watermarking techniques to this setting. We identify a key challenge: the lack of reverse cycle-consistency (RCC), wherein re-tokenizing generated image tokens significantly alters the token sequence, effectively erasing the watermark. To address this and to make our method robust to common image transformations, neural compression, and removal attacks, we introduce (i) a custom tokenizer-detokenizer finetuning procedure that improves RCC, and (ii) a complementary watermark synchronization layer. As our experiments demonstrate, our approach enables reliable and robust watermark detection with theoretically grounded p-values.
• Abstract（参考訳）: 生成モデルのアウトプットを透かしは、その成果を追跡するための有望なアプローチとして現れている。 自己回帰画像生成モデルへの大きな関心と誤用の可能性にもかかわらず、トークンレベルで出力をウォーターマークしようとする以前の試みは行われていない。 本研究では,言語モデルによる透かし手法を応用した最初の手法を提案する。 逆サイクル整合性の欠如 (RCC) は, 生成した画像トークンの再トークン化によってトークンシーケンスが著しく変化し, ウォーターマークを効果的に消去する。 これに対処し, 一般的な画像変換, ニューラル圧縮, 除去攻撃に頑健にするために, 提案手法を紹介する。 (i)RCCを改善するカスタム・トークンー・デトケナイザー微調整手順及び (ii)相補的な透かし同期層。 実験により,理論的なp値を用いた確実かつ堅牢な透かし検出が可能となった。

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