論文の概要: SynthID-Image: Image watermarking at internet scale

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.09263v1
• Date: Fri, 10 Oct 2025 11:03:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-14 04:53:46.939195
• Title: SynthID-Image: Image watermarking at internet scale
• Title（参考訳）: SynthID-Image: Image watermarking at internet scale
• Authors: Sven Gowal, Rudy Bunel, Florian Stimberg, David Stutz, Guillermo Ortiz-Jimenez, Christina Kouridi, Mel Vecerik, Jamie Hayes, Sylvestre-Alvise Rebuffi, Paul Bernard, Chris Gamble, Miklós Z. Horváth, Fabian Kaczmarczyck, Alex Kaskasoli, Aleksandar Petrov, Ilia Shumailov, Meghana Thotakuri, Olivia Wiles, Jessica Yung, Zahra Ahmed, Victor Martin, Simon Rosen, Christopher Savčak, Armin Senoner, Nidhi Vyas, Pushmeet Kohli,
• Abstract要約: 本稿では,AI生成画像の透かしを行うディープラーニングシステムであるSynthID-Imageを紹介する。 本稿では,このようなシステムをインターネット規模で展開する上での技術的デシラタ,脅威モデル,実践的課題について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.5714762895087
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce SynthID-Image, a deep learning-based system for invisibly watermarking AI-generated imagery. This paper documents the technical desiderata, threat models, and practical challenges of deploying such a system at internet scale, addressing key requirements of effectiveness, fidelity, robustness, and security. SynthID-Image has been used to watermark over ten billion images and video frames across Google's services and its corresponding verification service is available to trusted testers. For completeness, we present an experimental evaluation of an external model variant, SynthID-O, which is available through partnerships. We benchmark SynthID-O against other post-hoc watermarking methods from the literature, demonstrating state-of-the-art performance in both visual quality and robustness to common image perturbations. While this work centers on visual media, the conclusions on deployment, constraints, and threat modeling generalize to other modalities, including audio. This paper provides a comprehensive documentation for the large-scale deployment of deep learning-based media provenance systems.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,AI生成画像の透かしを行うディープラーニングシステムであるSynthID-Imageを紹介する。 本稿では,このようなシステムをインターネット規模で展開する上での技術的デシラタ,脅威モデル,実践的課題について述べる。 SynthID-Imageは、Googleのサービス全体で100億以上の画像とビデオフレームを透かし、対応する検証サービスが信頼できるテスタに提供されている。 完全性については、パートナーシップを通じて利用可能な外部モデル変種であるSynthID-Oを実験的に評価する。 文献から得られた他のポストホック透かし手法に対してSynthID-Oをベンチマークし、画像摂動に対する視覚的品質とロバスト性の両方において最先端の性能を示す。 この作業はビジュアルメディアを中心にしているが、デプロイメント、制約、脅威モデリングの結論は、オーディオを含む他のモダリティに一般化される。 本稿では,Deep Learning-based media provenance systemの大規模展開に関する包括的なドキュメンテーションを提供する。

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