論文の概要: Where, What, Why: Toward Explainable 3D-GS Watermarking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.08809v1
• Date: Mon, 09 Mar 2026 18:05:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-11 15:25:23.748943
• Title: Where, What, Why: Toward Explainable 3D-GS Watermarking
• Title（参考訳）: 説明可能な3D-GSの透かしを目指して
• Authors: Mingshu Cai, Jiajun Li, Osamu Yoshie, Yuya Ieiri, Yixuan Li,
• Abstract要約: 3D Gaussian Splattingはインタラクティブな3Dアセットのデファクト表現である。 品質の保存方法から書き方を分離する表現ネイティブフレームワークを提案する。 最先端手法と比較して,PSNRは+0.83dB,ビット精度は+1.24%向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.13795691386156
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As 3D Gaussian Splatting becomes the de facto representation for interactive 3D assets, robust yet imperceptible watermarking is critical. We present a representation-native framework that separates where to write from how to preserve quality. A Trio-Experts module operates directly on Gaussian primitives to derive priors for carrier selection, while a Safety and Budget Aware Gate (SBAG) allocates Gaussians to watermark carriers, optimized for bit resilience under perturbation and bitrate budgets, and to visual compensators that are insulated from watermark loss. To maintain fidelity, we introduce a channel-wise group mask that controls gradient propagation for carriers and compensators, thereby limiting Gaussian parameter updates, repairing local artifacts, and preserving high-frequency details without increasing runtime. Our design yields view-consistent watermark persistence and strong robustness against common image distortions such as compression and noise, while achieving a favorable robustness-quality trade-off compared with prior methods. In addition, decoupled finetuning provides per-Gaussian attributions that reveal where the message is carried and why those carriers are selected, enabling auditable explainability. Compared with state-of-the-art methods, our approach achieves a PSNR improvement of +0.83 dB and a bit-accuracy gain of +1.24%.
• Abstract（参考訳）: 3Dガウススプラッティングがインタラクティブな3Dアセットのデファクト表現となるため、頑丈だが許容できない透かしが不可欠である。 品質の保存方法から書き方を分離する表現ネイティブフレームワークを提案する。 Trio-Expertsモジュールはキャリアの選択に先立ってガウスのプリミティブを直接操作し、Safety and Budget Aware Gate (SBAG)はガウスを透かしキャリアに割り当て、摂動とビットレートの予算の下でビットレジリエンスに最適化し、透かし損失から絶縁された視覚補償器に割り当てる。 本研究では,キャリヤと補償器の勾配伝搬を制御し,ガウスパラメータの更新を制限し,局所的なアーティファクトを修復し,ランタイムを増大させることなく高周波の詳細を保存できるチャネルワイズグループマスクを提案する。 我々の設計は、従来の手法と比較して、良好なロバスト性品質のトレードオフを達成しつつ、ビュー一貫性のある透かしの持続性と、圧縮やノイズなどの一般的な画像歪みに対する強靭性が得られる。 さらに、分離された微調整は、メッセージがどこに運ばれているのか、なぜキャリアが選択されたのかを明らかにするガウス単位の属性を提供し、監査可能な説明を可能にする。 最先端手法と比較して,PSNRは+0.83dB,ビット精度は+1.24%向上した。

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