論文の概要: When Denoising Becomes Unsigning: Theoretical and Empirical Analysis of Watermark Fragility Under Diffusion-Based Image Editing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.04696v1
- Date: Thu, 05 Mar 2026 00:26:34 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-06 22:06:11.013727
- Title: When Denoising Becomes Unsigning: Theoretical and Empirical Analysis of Watermark Fragility Under Diffusion-Based Image Editing
- Title(参考訳): 画像編集におけるウォーターマークの脆弱性の理論的・実証的分析
- Authors: Fai Gu, Qiyu Tang, Te Wen, Emily Davis, Finn Carter,
- Abstract要約: 並行して、拡散ベースの画像編集は、モダンなコンテンツパイプラインのためのデフォルトの変換層に急速に成熟した。
本稿ではこれらの傾向の微妙な相互作用について考察する。
透かしペイロードは, 前方拡散ステップによって系統的に減衰される低エネルギー, 高周波信号として振る舞うことを示す。
生成的変換の時代において意味のあるウォーターマーキングスキームの倫理的含意、責任のある開示規範、具体的な設計ガイドラインについて論じる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Robust invisible watermarking systems aim to embed imperceptible payloads that remain decodable after common post-processing such as JPEG compression, cropping, and additive noise. In parallel, diffusion-based image editing has rapidly matured into a default transformation layer for modern content pipelines, enabling instruction-based editing, object insertion and composition, and interactive geometric manipulation. This paper studies a subtle but increasingly consequential interaction between these trends: diffusion-based editing procedures may unintentionally compromise, and in extreme cases practically bypass, robust watermarking mechanisms that were explicitly engineered to survive conventional distortions. We develop a unified view of diffusion editors that (i) inject substantial Gaussian noise in a latent space and (ii) project back to the natural image manifold via learned denoising dynamics. Under this view, watermark payloads behave as low-energy, high-frequency signals that are systematically attenuated by the forward diffusion step and then treated as nuisance variation by the reverse generative process. We formalize this degradation using information-theoretic tools, proving that for broad classes of pixel-level watermark encoders/decoders the mutual information between the watermark payload and the edited output decays toward zero as the editing strength increases, yielding decoding error close to random guessing. We complement the theory with a realistic hypothetical experimental protocol and tables spanning representative watermarking methods and representative diffusion editors. Finally, we discuss ethical implications, responsible disclosure norms, and concrete design guidelines for watermarking schemes that remain meaningful in the era of generative transformations.
- Abstract(参考訳): 目に見えない透かしシステムは、JPEG圧縮、トリッピング、付加雑音などの一般的な後処理の後、デオード可能な不受容ペイロードを埋め込むことを目的としている。
並行して、拡散ベースの画像編集は、命令ベースの編集、オブジェクト挿入と合成、インタラクティブな幾何学的操作を可能にし、モダンなコンテンツパイプラインのデフォルト変換層に急速に成熟した。
拡散ベースの編集手順は意図せず妥協しうるが、極端な場合、従来の歪みを乗り越えるために明示的に設計された堅牢な透かし機構を実質的にバイパスする。
我々は拡散エディタの統一的なビューを開発する。
一 潜時空間に相当なガウスノイズを注入し、
(ii) 学習された denoising dynamics を通して自然像多様体に投影する。
この観点では、透かしペイロードは低エネルギーで高周波な信号として振る舞うが、これは前方拡散ステップによって体系的に減衰し、逆生成過程によってニュアンス変動として扱われる。
我々は、この劣化を情報理論ツールを用いて形式化し、画素レベルの透かしエンコーダ/デコーダの幅広いクラスに対して、透かしペイロードと編集された出力の相互情報をゼロに分解し、編集強度が増大するにつれてデコードエラーがランダムな推測に近づいたことを証明した。
本稿では,本理論を現実的な仮説的実験プロトコルと,代表的な透かし法および代表拡散エディターにまたがる表で補完する。
最後に, 生成的変換の時代において意味のある透かし方式の倫理的含意, 責任のある開示規範, 具体的な設計ガイドラインについて論じる。
関連論文リスト
- Vanishing Watermarks: Diffusion-Based Image Editing Undermines Robust Invisible Watermarking [3.583615559438432]
強力な拡散ベースの画像生成と編集技術は、堅牢な透かし方式に新たな脅威をもたらす。
従来の歪みに耐えられるように設計された透かしであっても,拡散モデルによりロバストな透かしを効果的に消し去ることができることを示す。
誘導拡散に基づく攻撃は, 発生時に埋め込まれた透かし信号に的を絞ったもので, 透かし検出性を著しく低下させる。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-02-24T08:34:48Z) - OSI: One-step Inversion Excels in Extracting Diffusion Watermarks [56.210696479553945]
ガウスシェーディングスタイルの透かしを抽出する手法であるワンステップインバージョン(OSI)を提案する。
OSIは、透かし抽出を学習可能な記号分類問題として再構成し、初期雑音の正確な回帰を不要にする。
我々のOSIは,20倍高速で,抽出精度が向上し,透かしペイロード容量が2倍になる多段拡散インバージョン法を著しく上回っている。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-02-10T07:43:16Z) - Edit2Perceive: Image Editing Diffusion Models Are Strong Dense Perceivers [55.15722080205737]
Edit2Perceiveは、深度、正規度、マッティングの編集モデルを適応させる統合拡散フレームワークである。
私たちの単一ステップの決定論的推論は、比較的小さなデータセットでトレーニングしながら、より高速なランタイムをもたらす。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-11-24T01:13:51Z) - On the Information-Theoretic Fragility of Robust Watermarking under Diffusion Editing [3.6210754412846327]
強力な拡散ベースの画像生成と編集技術は、堅牢なウォーターマーキングスキームに新たな脅威をもたらす。
生成中の透かし信号を明示的にターゲットし,消去する誘導拡散攻撃アルゴリズムを提案する。
我々は,近年の深層学習に基づく透かし手法に対するアプローチを評価し,攻撃後のほぼゼロに近い透かし回復率を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-11-14T03:41:24Z) - Diffusion-Based Image Editing: An Unforeseen Adversary to Robust Invisible Watermarks [4.138397555991069]
強力な拡散ベースの画像生成と編集モデルは、埋め込みの透かしを不注意に取り除いたり歪んだりすることができる。
本稿では,拡散に基づく画像編集が,最先端のロバストな透かしを効果的に破壊できることを示す理論的,実証的な分析を行う。
画像から透かしを消去するために生成画像再生を用いた拡散誘導攻撃を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-11-05T16:20:29Z) - Diffusion-Based Image Editing for Breaking Robust Watermarks [4.273350357872755]
強力な拡散ベースの画像生成と編集技術は、堅牢なウォーターマーキングスキームに新たな脅威をもたらす。
拡散駆動型画像再生プロセスでは,画像内容の保存中に埋め込み透かしを消去できることを示す。
生成中の透かし信号に特異的な誘導拡散攻撃を導入し,透かし検出性を著しく低下させた。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-10-07T14:34:42Z) - StableGuard: Towards Unified Copyright Protection and Tamper Localization in Latent Diffusion Models [55.05404953041403]
拡散生成プロセスにバイナリ透かしをシームレスに統合する新しいフレームワークを提案する。
画像の忠実さ、透かしの検証、ローカライゼーションの改ざんにおいて、StableGuardは一貫して最先端の手法より優れていることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-09-22T16:35:19Z) - Gaussian Shading++: Rethinking the Realistic Deployment Challenge of Performance-Lossless Image Watermark for Diffusion Models [66.54457339638004]
著作権保護と不適切なコンテンツ生成は、拡散モデルの実装に課題をもたらす。
本研究では,実世界の展開に適した拡散モデル透かし手法を提案する。
Gaussian Shading++はパフォーマンスのロスレス性を維持するだけでなく、ロバスト性の観点からも既存のメソッドよりも優れています。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-04-21T11:18:16Z) - Watermarking in Diffusion Model: Gaussian Shading with Exact Diffusion Inversion via Coupled Transformations (EDICT) [0.0]
本稿では,ガウスシェーディングの性能向上のための新しい手法を提案する。
本稿では,EDICTの正確な逆写像を導出する能力を活用して,このプロセスを洗練することを提案する。
提案手法は, 透かしを注入した消音剤を複製し, 相反的, 交互な消音・消音方式を採用する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-01-15T06:04:18Z) - JIGMARK: A Black-Box Approach for Enhancing Image Watermarks against Diffusion Model Edits [76.25962336540226]
JIGMARKは、コントラスト学習による堅牢性を高める、第一級の透かし技術である。
本評価の結果,JIGMARKは既存の透かし法をはるかに上回っていることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-06T03:31:41Z) - Gaussian Shading: Provable Performance-Lossless Image Watermarking for Diffusion Models [71.13610023354967]
著作権保護と不適切なコンテンツ生成は、拡散モデルの実装に課題をもたらす。
本研究では,性能ロスレスかつトレーニング不要な拡散モデル透かし手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-07T13:30:10Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。