論文の概要: RDSplat: Robust Watermarking Against Diffusion Editing for 3D Gaussian Splatting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.06774v1
• Date: Sun, 07 Dec 2025 10:26:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-09 22:03:54.518241
• Title: RDSplat: Robust Watermarking Against Diffusion Editing for 3D Gaussian Splatting
• Title（参考訳）: RDSplat:3Dガウススプティングのための拡散編集に対するロバストな透かし
• Authors: Longjie Zhao, Ziming Hong, Zhenyang Ren, Runnan Chen, Mingming Gong, Tongliang Liu,
• Abstract要約: 3DGSの透かし法は拡散ベースの編集に非常に脆弱である。 本稿では拡散に基づく編集に対するロバストなウォーターマーキングパラダイムであるRDSplatを紹介する。 RDSplatは、拡散ベースの編集が本質的に保存する3DGSコンポーネントに透かしを埋め込む。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 86.86361440345861
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: 3D Gaussian Splatting (3DGS) has enabled the creation of digital assets and downstream applications, underscoring the need for robust copyright protection via digital watermarking. However, existing 3DGS watermarking methods remain highly vulnerable to diffusion-based editing, which can easily erase embedded provenance. This challenge highlights the urgent need for 3DGS watermarking techniques that are intrinsically resilient to diffusion-based editing. In this paper, we introduce RDSplat, a Robust watermarking paradigm against Diffusion editing for 3D Gaussian Splatting. RDSplat embeds watermarks into 3DGS components that diffusion-based editing inherently preserve, achieved through (i) proactively targeting low-frequency Gaussians and (ii) adversarial training with a diffusion proxy. Specifically, we introduce a multi-domain framework that operates natively in 3DGS space and embeds watermarks into diffusion-editing-preserved low-frequency Gaussians via coordinated covariance regularization and 2D filtering. In addition, we exploit the low-pass filtering behavior of diffusion-based editing by using Gaussian blur as an efficient training surrogate, enabling adversarial fine-tuning that further enhances watermark robustness against diffusion-based editing. Empirically, comprehensive quantitative and qualitative evaluations on three benchmark datasets demonstrate that RDSplat not only maintains superior robustness under diffusion-based editing, but also preserves watermark invisibility, achieving state-of-the-art performance.
• Abstract（参考訳）: 3D Gaussian Splatting (3DGS)はデジタル資産と下流アプリケーションの作成を可能にし、デジタル透かしによる堅牢な著作権保護の必要性を強調している。 しかし、既存の3DGS透かし手法は拡散ベースの編集に非常に脆弱であり、組込み前駆体を簡単に消し去ることができる。 この課題は、拡散ベースの編集に本質的に耐性のある3DGS透かし技術に対する緊急の必要性を強調している。 本稿では,3次元ガウス平板の拡散編集に対するロバストな透かしパラダイムであるRDSplatを紹介する。 RDSplatは、拡散ベースの編集を本質的に保存する3DGSコンポーネントに透かしを埋め込む (i)低周波ガウシアンを積極的に狙うこと (二)拡散プロキシによる敵の訓練。 具体的には、3DGS空間でネイティブに動作するマルチドメインフレームワークを導入し、座標共分散正規化と2Dフィルタリングにより拡散編集保存された低周波ガウスに透かしを埋め込む。 さらに,ガウスのぼかしを効率的なトレーニングサロゲートとして利用することにより,拡散ベースの編集に対する透かしの堅牢性をさらに向上する逆方向の微調整を可能にする。 RDSplatは拡散ベースの編集において優れた堅牢性を維持するだけでなく、透かしの可視性を保ち、最先端のパフォーマンスを実現している。

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