論文の概要: SPDMark: Selective Parameter Displacement for Robust Video Watermarking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.12090v1
• Date: Fri, 12 Dec 2025 23:35:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-16 17:54:56.113178
• Title: SPDMark: Selective Parameter Displacement for Robust Video Watermarking
• Title（参考訳）: SPDMark:ロバストなビデオ透かしのための選択パラメータ変位
• Authors: Samar Fares, Nurbek Tastan, Karthik Nandakumar,
• Abstract要約: 本研究ではSPDMarkと呼ばれる次世代ビデオ透かしの新しいフレームワークを紹介する。 ウォーターマークは生成モデル内のパラメータのサブセットを変更することで生成されたビデオに埋め込まれる。 テキスト・ツー・ビデオ生成モデルと画像・ビデオ生成モデルの評価は、SPDMarkが認識不能な透かしを生成する能力を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.398519705830264
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The advent of high-quality video generation models has amplified the need for robust watermarking schemes that can be used to reliably detect and track the provenance of generated videos. Existing video watermarking methods based on both post-hoc and in-generation approaches fail to simultaneously achieve imperceptibility, robustness, and computational efficiency. This work introduces a novel framework for in-generation video watermarking called SPDMark (pronounced `SpeedMark') based on selective parameter displacement of a video diffusion model. Watermarks are embedded into the generated videos by modifying a subset of parameters in the generative model. To make the problem tractable, the displacement is modeled as an additive composition of layer-wise basis shifts, where the final composition is indexed by the watermarking key. For parameter efficiency, this work specifically leverages low-rank adaptation (LoRA) to implement the basis shifts. During the training phase, the basis shifts and the watermark extractor are jointly learned by minimizing a combination of message recovery, perceptual similarity, and temporal consistency losses. To detect and localize temporal modifications in the watermarked videos, we use a cryptographic hashing function to derive frame-specific watermark messages from the given base watermarking key. During watermark extraction, maximum bipartite matching is applied to recover the correct frame order, even from temporally tampered videos. Evaluations on both text-to-video and image-to-video generation models demonstrate the ability of SPDMark to generate imperceptible watermarks that can be recovered with high accuracy and also establish its robustness against a variety of common video modifications.
• Abstract（参考訳）: 高品質のビデオ生成モデルの出現は、生成されたビデオの存在を確実に検出し追跡するために使用できる堅牢な透かし方式の必要性を増幅した。 ポストホック法とインジェネレーション法の両方に基づく既存のビデオ透かし法は、非受容性、堅牢性、計算効率を同時に達成できない。 本研究では,ビデオ拡散モデルの選択パラメータ変位に基づくSPDMark(SpeedMark')と呼ばれる,次世代ビデオ透かしのための新しいフレームワークを提案する。 ウォーターマークは生成モデル内のパラメータのサブセットを変更することで生成されたビデオに埋め込まれる。 問題を抽出可能にするために、この変位を層状基底シフトの付加組成物としてモデル化し、最終組成を透かしキーでインデックス化する。 パラメータ効率のために、この研究は低ランク適応(LoRA)を利用して基底シフトを実装する。 トレーニング段階では、メッセージ回復、知覚的類似性、時間的一貫性損失の組合せを最小化することにより、ベースシフトと透かし抽出器を併用して学習する。 透かし付きビデオの時間的変化の検出とローカライズには,所定のベース透かしキーからフレーム固有の透かしメッセージを導出する暗号ハッシュ関数を用いる。 透かし抽出中は、時間的に改ざんされたビデオからでも正しいフレーム順序を回復するために、最大二部マッチングが適用される。 テキスト・ツー・ビデオ・ジェネレーション・モデルと画像・ビデオ・ジェネレーション・モデルの両方で評価したところ、SPDMarkは高精度に復元できる非知覚的な透かしを生成することができ、また、様々なビデオ修正に対して堅牢性を確立することができる。

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