論文の概要: VLA-Mark: A cross modal watermark for large vision-language alignment model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.14067v2
• Date: Fri, 19 Sep 2025 06:54:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-22 14:11:07.151347
• Title: VLA-Mark: A cross modal watermark for large vision-language alignment model
• Title（参考訳）: VLA-Mark:大規模視覚言語アライメントモデルのためのクロスモーダル透かし
• Authors: Shuliang Liu, Qi Zheng, Jesse Jiaxi Xu, Yibo Yan, Junyan Zhang, He Geng, Aiwei Liu, Peijie Jiang, Jia Liu, Yik-Cheung Tam, Xuming Hu,
• Abstract要約: VLA-Markは視覚対応のフレームワークで、検出可能な透かしを埋め込むと同時に、クロスモーダルコーディネートを通じて意味的忠実さを保っている。 提案手法は,局所的パッチ親和性,大域的セマンティックコヒーレンス,文脈的注意パターンを組み合わせ,マルチスケールの視覚・テクスチュアアアライメントメトリクスを統合する。 実験では、PPLが7.4%低く、BLEUが26.6%高い。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.59029116115437
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Vision-language models demand watermarking solutions that protect intellectual property without compromising multimodal coherence. Existing text watermarking methods disrupt visual-textual alignment through biased token selection and static strategies, leaving semantic-critical concepts vulnerable. We propose VLA-Mark, a vision-aligned framework that embeds detectable watermarks while preserving semantic fidelity through cross-modal coordination. Our approach integrates multiscale visual-textual alignment metrics, combining localized patch affinity, global semantic coherence, and contextual attention patterns, to guide watermark injection without model retraining. An entropy-sensitive mechanism dynamically balances watermark strength and semantic preservation, prioritizing visual grounding during low-uncertainty generation phases. Experiments show 7.4% lower PPL and 26.6% higher BLEU than conventional methods, with near-perfect detection (98.8% AUC). The framework demonstrates 96.1\% attack resilience against attacks such as paraphrasing and synonym substitution, while maintaining text-visual consistency, establishing new standards for quality-preserving multimodal watermarking
• Abstract（参考訳）: 視覚言語モデルは、マルチモーダルコヒーレンスを妥協することなく知的財産を保護する透かしソリューションを要求する。 既存のテキスト透かし手法は、バイアス付きトークンの選択と静的戦略によって視覚的テキストアライメントを阻害し、セマンティッククリティカルな概念を脆弱にしておく。 VLA-Markは,検出可能な透かしを埋め込むとともに,モーダル間協調による意味的忠実さを保ちながら,視覚に適応したフレームワークである。 提案手法は,局所的パッチ親和性,大域的セマンティックコヒーレンス,文脈的注意パターンを組み合わせたマルチスケールな視覚・テクスチュアアアライメントメトリクスを統合し,モデル再構成なしに透かし注入を誘導する。 エントロピーに敏感なメカニズムは、透かしの強さとセマンティックな保存を動的にバランスさせ、低不確実な生成フェーズにおける視覚的接地を優先する。 実験では、PPLが7.4%低く、BLEUが26.6%高く、ほぼ完全な検出(98.8% AUC)がなされている。 フレームワークは、パラフレージングや同義語置換のような攻撃に対する96.1\%の攻撃レジリエンスを示しながら、テキスト-視覚的一貫性を維持し、品質保存マルチモーダル透かしの新しい標準を確立している。

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