論文の概要: First-Place Solution to NeurIPS 2024 Invisible Watermark Removal Challenge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.21072v1
• Date: Thu, 28 Aug 2025 17:59:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-29 18:12:02.558666
• Title: First-Place Solution to NeurIPS 2024 Invisible Watermark Removal Challenge
• Title（参考訳）: NeurIPS 2024による目に見える透かし除去の試み
• Authors: Fahad Shamshad, Tameem Bakr, Yahia Shaaban, Noor Hussein, Karthik Nandakumar, Nils Lukas,
• Abstract要約: 既存の透かしが敵の攻撃に対して堅牢かどうかは不明である。 我々は、NeurIPS 2024による見えない課題の根絶に向けた勝利の解決策を提示する。 本手法は,残像の品質に悪影響を及ぼすことなく,ほぼ完璧な透かし除去を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.54990467530602
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Content watermarking is an important tool for the authentication and copyright protection of digital media. However, it is unclear whether existing watermarks are robust against adversarial attacks. We present the winning solution to the NeurIPS 2024 Erasing the Invisible challenge, which stress-tests watermark robustness under varying degrees of adversary knowledge. The challenge consisted of two tracks: a black-box and beige-box track, depending on whether the adversary knows which watermarking method was used by the provider. For the beige-box track, we leverage an adaptive VAE-based evasion attack, with a test-time optimization and color-contrast restoration in CIELAB space to preserve the image's quality. For the black-box track, we first cluster images based on their artifacts in the spatial or frequency-domain. Then, we apply image-to-image diffusion models with controlled noise injection and semantic priors from ChatGPT-generated captions to each cluster with optimized parameter settings. Empirical evaluations demonstrate that our method successfully achieves near-perfect watermark removal (95.7%) with negligible impact on the residual image's quality. We hope that our attacks inspire the development of more robust image watermarking methods.
• Abstract（参考訳）: コンテンツ透かしはデジタルメディアの認証と著作権保護のための重要なツールである。 しかし、既存の透かしが敵の攻撃に対して堅牢かどうかは不明である。 ストレステストにより,様々な逆の知識の下で透かしのロバスト性を検証したNeurIPS 2024のエキサイティング・チャレンジに対する勝利解を提示する。 チャレンジはブラックボックスとベージュボックスの2つのトラックで構成され、相手がどのウォーターマーキング方法が提供者によって使用されたかを知るかどうかによって異なる。 ベジボックストラックでは、画像の品質を維持するために、テスト時間最適化とCIELAB空間の色コントラスト復元を併用して、適応型VAEベースの回避攻撃を利用する。 ブラックボックストラックでは、まず、空間領域や周波数領域のアーティファクトに基づいて画像をクラスタ化する。 次に,ChatGPTの生成したキャプションから制御ノイズインジェクションとセマンティックプリミティブを付加した画像間拡散モデルを適用し,パラメータ設定を最適化した。 実験により, 残像の品質に悪影響を及ぼすことなく, ほぼ完全な透かし除去(95.7%)を達成できることが実証された。 われわれの攻撃が、より堅牢な画像透かし手法の開発を促すことを願っている。

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