論文の概要: Secure and Robust Watermarking for AI-generated Images: A Comprehensive Survey
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.02384v1
- Date: Tue, 30 Sep 2025 18:59:05 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-06 16:35:52.064602
- Title: Secure and Robust Watermarking for AI-generated Images: A Comprehensive Survey
- Title（参考訳）: AI生成画像の安全性とロバストな透かし:総合的な調査
- Authors: Jie Cao, Qi Li, Zelin Zhang, Jianbing Ni,
- Abstract要約: 生成人工知能(Gen-AI)の急速な進歩により、高品質な画像の作成が困難になった。
ウォーターマーキングは、AI生成画像と自然コンテンツとを区別することで、これらの課題に対する有望な解決策として登場した。
この調査は、AIが生成する画像透かし技術の総合的な理解を研究者に提供することを目的としている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.570983503312227
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The rapid advancement of generative artificial intelligence (Gen-AI) has facilitated the effortless creation of high-quality images, while simultaneously raising critical concerns regarding intellectual property protection, authenticity, and accountability. Watermarking has emerged as a promising solution to these challenges by distinguishing AI-generated images from natural content, ensuring provenance, and fostering trustworthy digital ecosystems. This paper presents a comprehensive survey of the current state of AI-generated image watermarking, addressing five key dimensions: (1) formalization of image watermarking systems; (2) an overview and comparison of diverse watermarking techniques; (3) evaluation methodologies with respect to visual quality, capacity, and detectability; (4) vulnerabilities to malicious attacks; and (5) prevailing challenges and future directions. The survey aims to equip researchers with a holistic understanding of AI-generated image watermarking technologies, thereby promoting their continued development.
- Abstract（参考訳）: 生成人工知能(Gen-AI)の急速な進歩は、高品質な画像の作成に努力を要し、同時に知的財産保護、信頼性、説明責任に関する重要な懸念を提起している。
ウォーターマーキングは、AI生成画像と自然コンテンツとを区別し、証明を確実にし、信頼できるデジタルエコシステムを育むことで、これらの課題に対する有望な解決策として登場した。
本稿では,(1)画像透かしシステムの形式化,(2)多様な透かし技術の概要と比較,(3)視覚的品質,キャパシティ,検出可能性に関する評価手法,(4)悪意のある攻撃に対する脆弱性,(5)一般的な課題と今後の方向性の5つの重要な側面について,AI生成画像透かしの現状を包括的に調査する。
この調査は、AIが生成する画像透かし技術に関する総合的な理解を研究者に与え、継続的な開発を促進することを目的としている。
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