論文の概要: Luminark: Training-free, Probabilistically-Certified Watermarking for General Vision Generative Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.01085v1
• Date: Sat, 03 Jan 2026 06:20:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-06 16:25:22.019845
• Title: Luminark: Training-free, Probabilistically-Certified Watermarking for General Vision Generative Models
• Title（参考訳）: Luminark: 一般ビジョン生成モデルのためのトレーニング不要で確率論的に認定された透かし
• Authors: Jiayi Xu, Zhang Zhang, Yuanrui Zhang, Ruitao Chen, Yixian Xu, Tianyu He, Di He,
• Abstract要約: 一般視覚生成モデルのためのトレーニング不要で確率論的に認証された透かし法であるEmph Luminarkを紹介する。 我々のアプローチはパッチレベルの輝度統計を利用する新しい透かし定義に基づいている。 拡散,自己回帰,ハイブリッドフレームワークにまたがる9つのモデルに対するアプローチを評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.49780463449297
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we introduce \emph{Luminark}, a training-free and probabilistically-certified watermarking method for general vision generative models. Our approach is built upon a novel watermark definition that leverages patch-level luminance statistics. Specifically, the service provider predefines a binary pattern together with corresponding patch-level thresholds. To detect a watermark in a given image, we evaluate whether the luminance of each patch surpasses its threshold and then verify whether the resulting binary pattern aligns with the target one. A simple statistical analysis demonstrates that the false positive rate of the proposed method can be effectively controlled, thereby ensuring certified detection. To enable seamless watermark injection across different paradigms, we leverage the widely adopted guidance technique as a plug-and-play mechanism and develop the \emph{watermark guidance}. This design enables Luminark to achieve generality across state-of-the-art generative models without compromising image quality. Empirically, we evaluate our approach on nine models spanning diffusion, autoregressive, and hybrid frameworks. Across all evaluations, Luminark consistently demonstrates high detection accuracy, strong robustness against common image transformations, and good performance on visual quality.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,一般視覚生成モデルのためのトレーニング不要で確率論的に認証された透かし法である \emph{Luminark} を紹介する。 我々のアプローチはパッチレベルの輝度統計を利用する新しい透かし定義に基づいている。 具体的には、サービスプロバイダは、対応するパッチレベルのしきい値とともにバイナリパターンを事前定義する。 画像中の透かしを検出するために、各パッチの輝度がその閾値を超えるかどうかを評価し、その結果のバイナリパターンが対象のものと一致しているかを検証する。 簡単な統計的解析により,提案手法の偽陽性率を効果的に制御できることを示す。 異なるパラダイム間でシームレスな透かし注入を可能にするため,プラグアンドプレイ機構として広く採用されている誘導手法を活用し,<emph{watermark guidance} を開発した。 この設計により、Luminarkは画像の品質を損なうことなく、最先端の生成モデルにまたがる一般化を実現することができる。 実験により,拡散,自己回帰,ハイブリッドフレームワークにまたがる9つのモデルに対するアプローチを実証的に評価した。 すべての評価において、Luminarkは、高い検出精度、一般的な画像変換に対する強い堅牢性、視覚的品質の優れた性能を一貫して示している。

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