論文の概要: Can Protective Watermarking Safeguard the Copyright of 3D Gaussian Splatting?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.22262v1
• Date: Thu, 27 Nov 2025 09:39:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-01 19:47:55.486566
• Title: Can Protective Watermarking Safeguard the Copyright of 3D Gaussian Splatting?
• Title（参考訳）: 保護透かしは3Dガウススティングの著作権を守ることができるか?
• Authors: Wenkai Huang, Yijia Guo, Gaolei Li, Lei Ma, Hang Zhang, Liwen Hu, Jiazheng Wang, Jianhua Li, Tiejun Huang,
• Abstract要約: 3D Gaussian Splatting (3DGS)は、3Dシーンの強力な表現として登場し、その優れた効率性と高忠実な視覚的品質のために広く採用されている。 最近の研究は、著作権保護と所有権の検証を保証するための特別な透かし方式を導入している。 GSPureは3DGSによる透かし表現のための最初の透かし浄化フレームワークである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.5671407737127
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: 3D Gaussian Splatting (3DGS) has emerged as a powerful representation for 3D scenes, widely adopted due to its exceptional efficiency and high-fidelity visual quality. Given the significant value of 3DGS assets, recent works have introduced specialized watermarking schemes to ensure copyright protection and ownership verification. However, can existing 3D Gaussian watermarking approaches genuinely guarantee robust protection of the 3D assets? In this paper, for the first time, we systematically explore and validate possible vulnerabilities of 3DGS watermarking frameworks. We demonstrate that conventional watermark removal techniques designed for 2D images do not effectively generalize to the 3DGS scenario due to the specialized rendering pipeline and unique attributes of each gaussian primitives. Motivated by this insight, we propose GSPure, the first watermark purification framework specifically for 3DGS watermarking representations. By analyzing view-dependent rendering contributions and exploiting geometrically accurate feature clustering, GSPure precisely isolates and effectively removes watermark-related Gaussian primitives while preserving scene integrity. Extensive experiments demonstrate that our GSPure achieves the best watermark purification performance, reducing watermark PSNR by up to 16.34dB while minimizing degradation to original scene fidelity with less than 1dB PSNR loss. Moreover, it consistently outperforms existing methods in both effectiveness and generalization.
• Abstract（参考訳）: 3D Gaussian Splatting (3DGS)は、3Dシーンの強力な表現として登場し、その優れた効率性と高忠実な視覚的品質のために広く採用されている。 3DGS資産のかなりの価値を考えると、近年の著作物は著作権保護と所有権の検証を保証するための特別な透かし方式を導入している。 しかし、既存の3Dガウスの透かしアプローチは、3D資産の堅牢な保護を真に保証できるのだろうか? 本稿では,3DGSウォーターマーキングフレームワークの脆弱性を系統的に調査し,検証した。 2次元画像に設計された従来の透かし除去技術は、特殊レンダリングパイプラインと各ガウスプリミティブのユニークな特性により、3DGSシナリオに効果的に一般化されないことを示す。 この知見に触発され、3DGSによる透かし表現のための最初の透かし浄化フレームワークであるGSPureを提案する。 GSPureは、ビュー依存のレンダリングコントリビューションを分析し、幾何学的に正確な特徴クラスタリングを活用することにより、シーンの完全性を維持しながら、透かしに関連したガウス的プリミティブを正確に分離し、効果的に除去する。 大規模な実験により, GSPureは最大16.34dBの透かしPSNRを低減し, 1dBのPSNR損失を最小化しながら, 透かしPSNRを最大16.34dBまで低減できることがわかった。 さらに、有効性と一般化の両方において、既存の手法を一貫して上回ります。

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