論文の概要: PhaseMark: A Post-hoc, Optimization-Free Watermarking of AI-generated Images in the Latent Frequency Domain
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.13128v1
- Date: Mon, 19 Jan 2026 15:13:23 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-01-21 22:47:22.944916
- Title: PhaseMark: A Post-hoc, Optimization-Free Watermarking of AI-generated Images in the Latent Frequency Domain
- Title（参考訳）: PhaseMark: 遅延周波数領域におけるAI生成画像のポストホックで最適化不要な透かし
- Authors: Sung Ju Lee, Nam Ik Cho,
- Abstract要約: 本稿では,VAE遅延周波数領域の位相を直接変調する単一ショット最適化フリーフレームワークであるPhaseMarkを紹介する。
このアプローチにより、フェーズMarkは最適化ベースのテクニックよりも数千倍高速になり、画像品質を劣化させることなく、再生を含む深刻な攻撃に対して最先端のレジリエンスを達成することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.666430190864947
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The proliferation of hyper-realistic images from Latent Diffusion Models (LDMs) demands robust watermarking, yet existing post-hoc methods are prohibitively slow due to iterative optimization or inversion processes. We introduce PhaseMark, a single-shot, optimization-free framework that directly modulates the phase in the VAE latent frequency domain. This approach makes PhaseMark thousands of times faster than optimization-based techniques while achieving state-of-the-art resilience against severe attacks, including regeneration, without degrading image quality. We analyze four modulation variants, revealing a clear performance-quality trade-off. PhaseMark demonstrates a new paradigm where efficient, resilient watermarking is achieved by exploiting intrinsic latent properties.
- Abstract（参考訳）: ラテント拡散モデル(LDM)からの超現実的画像の拡散は、堅牢な透かしを必要とするが、既存のポストホック法は反復最適化や逆転過程のため、禁止的に遅い。
本稿では,VAE遅延周波数領域の位相を直接変調する単一ショット最適化フリーフレームワークであるPhaseMarkを紹介する。
このアプローチにより、フェーズMarkは最適化ベースのテクニックよりも数千倍高速になり、画像品質を劣化させることなく、再生を含む深刻な攻撃に対して最先端のレジリエンスを達成することができる。
4つの変調変種を分析し、明らかなパフォーマンス品質のトレードオフを明らかにした。
PhaseMarkは、本質的な潜伏特性を活用することにより、効率的でレジリエントな透かしを実現する新しいパラダイムを実証している。
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