論文の概要: AdLift: Lifting Adversarial Perturbations to Safeguard 3D Gaussian Splatting Assets Against Instruction-Driven Editing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.07247v1
• Date: Mon, 08 Dec 2025 07:41:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-09 22:03:54.764427
• Title: AdLift: Lifting Adversarial Perturbations to Safeguard 3D Gaussian Splatting Assets Against Instruction-Driven Editing
• Title（参考訳）: AdLift: インストラクション駆動編集に対する3Dガウシアン・スプティング・アセットの保護のための逆方向の摂動をリフティングする
• Authors: Ziming Hong, Tianyu Huang, Runnan Chen, Shanshan Ye, Mingming Gong, Bo Han, Tongliang Liu,
• Abstract要約: 本稿では,任意のビューや次元にまたがる命令駆動編集を防止するAdLiftと呼ばれる3DGSの最初の編集セーフガードを提案する。 我々は勾配トランケーションとイメージ・ツー・ガウスのフィッティングを交互に行い、異なる視点で一貫した対向的保護性能を得る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 109.07334219188222
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent studies have extended diffusion-based instruction-driven 2D image editing pipelines to 3D Gaussian Splatting (3DGS), enabling faithful manipulation of 3DGS assets and greatly advancing 3DGS content creation. However, it also exposes these assets to serious risks of unauthorized editing and malicious tampering. Although imperceptible adversarial perturbations against diffusion models have proven effective for protecting 2D images, applying them to 3DGS encounters two major challenges: view-generalizable protection and balancing invisibility with protection capability. In this work, we propose the first editing safeguard for 3DGS, termed AdLift, which prevents instruction-driven editing across arbitrary views and dimensions by lifting strictly bounded 2D adversarial perturbations into 3D Gaussian-represented safeguard. To ensure both adversarial perturbations effectiveness and invisibility, these safeguard Gaussians are progressively optimized across training views using a tailored Lifted PGD, which first conducts gradient truncation during back-propagation from the editing model at the rendered image and applies projected gradients to strictly constrain the image-level perturbation. Then, the resulting perturbation is backpropagated to the safeguard Gaussian parameters via an image-to-Gaussian fitting operation. We alternate between gradient truncation and image-to-Gaussian fitting, yielding consistent adversarial-based protection performance across different viewpoints and generalizes to novel views. Empirically, qualitative and quantitative results demonstrate that AdLift effectively protects against state-of-the-art instruction-driven 2D image and 3DGS editing.
• Abstract（参考訳）: 近年の研究では、拡散に基づく命令駆動2D画像編集パイプラインを3Dガウススプラッティング(3DGS)に拡張し、3DGS資産の忠実な操作を可能にし、3DGSコンテンツ作成を大幅に進歩させた。 しかし、これらの資産は不正な編集と悪意のある改ざんの深刻なリスクにさらされている。 拡散モデルに対する知覚不可能な敵対的摂動は2次元画像を保護するのに有効であることが証明されているが、3DGSに適用することは2つの大きな課題に直面している。 本研究では,厳密に拘束された2次元対向摂動を3次元ガウス表現型セーフガードに持ち上げることにより,任意のビューや次元にわたる命令駆動の編集を防止するAdLiftと呼ばれる3DGSの最初の編集セーフガードを提案する。 対向的摂動の有効性と視認性の両方を確保するため、これらの保護ガウスは、画像レベルの摂動を厳格に拘束するために、描画された画像における編集モデルからのバックプロパゲーションの間、勾配トランケーションを最初に実行する調整付きリフテッドPGDを用いて、トレーニングビュー全体にわたって徐々に最適化される。 得られた摂動は、イメージ・ツー・ガウスフィッティング操作により、ガードガウスパラメータに逆伝搬される。 我々は勾配トランケーションとイメージ・ツー・ガウスのフィッティングを交互に行い、異なる視点で一貫した対向的保護性能を示し、新しい視点に一般化する。 実証的、質的、定量的な結果は、AdLiftが最先端の命令駆動2D画像と3DGSの編集に対して効果的に保護していることを示している。

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