論文の概要: MarkSplatter: Generalizable Watermarking for 3D Gaussian Splatting Model via Splatter Image Structure

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.00757v1
• Date: Sun, 31 Aug 2025 09:12:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-04 15:17:03.378438
• Title: MarkSplatter: Generalizable Watermarking for 3D Gaussian Splatting Model via Splatter Image Structure
• Title（参考訳）: MarkSplatter:スプラッター画像構造を用いた3次元ガウス散乱モデルのための一般化可能な透かし
• Authors: Xiufeng Huang, Ziyuan Luo, Qi Song, Ruofei Wang, Renjie Wan,
• Abstract要約: 現在の3DGSの透かし法は、事前に定義されたメッセージごとに計算的に高価な微調整手順に依存している。 本研究では,Splatter画像に基づく3DGSモデルの1つのフォワードパスによる効率的な保護を可能にする,最初の一般化可能な透かしフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.59237608604465
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The growing popularity of 3D Gaussian Splatting (3DGS) has intensified the need for effective copyright protection. Current 3DGS watermarking methods rely on computationally expensive fine-tuning procedures for each predefined message. We propose the first generalizable watermarking framework that enables efficient protection of Splatter Image-based 3DGS models through a single forward pass. We introduce GaussianBridge that transforms unstructured 3D Gaussians into Splatter Image format, enabling direct neural processing for arbitrary message embedding. To ensure imperceptibility, we design a Gaussian-Uncertainty-Perceptual heatmap prediction strategy for preserving visual quality. For robust message recovery, we develop a dense segmentation-based extraction mechanism that maintains reliable extraction even when watermarked objects occupy minimal regions in rendered views. Project page: https://kevinhuangxf.github.io/marksplatter.
• Abstract（参考訳）: 3D Gaussian Splatting(3DGS)の人気が高まっているため、効果的な著作権保護の必要性が高まっている。 現在の3DGSの透かし法は、事前に定義されたメッセージごとに計算的に高価な微調整手順に依存している。 本研究では,Splatter画像に基づく3DGSモデルの1つのフォワードパスによる効率的な保護を可能にする,最初の一般化可能な透かしフレームワークを提案する。 我々は,非構造化の3次元ガウスをSplatter Imageフォーマットに変換するガウスブリッジを導入し,任意のメッセージ埋め込みのための直接ニューラル処理を可能にする。 認識不能性を確保するため,視覚的品質を維持するため,ガウス-不確実性-知覚的熱マップ予測戦略を設計する。 強靭なメッセージリカバリのために,ウォーターマークされたオブジェクトがレンダリングビューの最小領域を占有している場合でも,信頼性の高い抽出を維持できる高密度セグメンテーションベース抽出機構を開発した。 プロジェクトページ: https://kevinhuangxf.github.io/marksplatter.com

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