論文の概要: PGID: Progressive Guided Inversion and Denoising for Robust Watermark Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.09319v1
- Date: Sun, 10 May 2026 04:32:57 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-12 23:28:50.189974
- Title: PGID: Progressive Guided Inversion and Denoising for Robust Watermark Detection
- Title（参考訳）: PGID(Progressive Guided Inversion and Denoising for Robust Watermark Detection)
- Abstract要約: 意味的透かしの拡散反転への依存は、透かしの検出に重大な脆弱性を生み出す。
本稿では,2つの攻撃戦略を防御する最初のプラグ・アンド・プレイ・トレーニングフリーノイズ抽出フレームワークであるプログレッシブガイド・インバージョン・デノイング(PGID)を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9276293999058898
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: With the proliferation of AI-generated images, digital watermarking has become an essential safeguard for protecting intellectual property and mitigating malicious exploitation. Recent works on semantic watermarking have enabled efficient copyright protection for diffusion models. However, the dependence of semantic watermarking on diffusion inversion for watermark detection creates a critical vulnerability. Imprint removal and forgery attacks exploit this weakness to produce deceptive results. Our analysis reveals that these attacks succeed by displacing watermarked latents into the unwatermarked region, while guiding unwatermarked latents into the watermarked region. Based on that, we propose Progressive Guided Inversion and Denoising (PGID), the first plug-and-play, training-free noise extraction framework designed to defend against both attack strategies. PGID effectively defends by projecting perturbed latents back to the region where they originally belong. The projection is achieved by eliminating intermediate latent deflections and mitigating adversarial perturbations through progressive inversion-denoising cycles. Comprehensive evaluations across multiple schemes demonstrate that PGID successfully restores detection reliability by recovering removed watermarks and identifying forged instances.
- Abstract（参考訳）: AI生成画像の拡散に伴い、デジタル透かしは知的財産の保護と悪意ある搾取の緩和に不可欠な保護手段となっている。
セマンティックな透かしに関する最近の研究は、拡散モデルの効率的な著作権保護を可能にしている。
しかし,透かし検出の拡散反転に対する意味的透かしの依存性は重大な脆弱性を生じさせる。
インプリント除去と偽造攻撃は、この弱点を利用して偽りの結果を生み出す。
解析の結果,これらの攻撃は,透かしのない潜水剤を透かしのない海域に放出し,透かしのない潜水剤を透かし領域に誘導することに成功した。
そこで我々は,2つの攻撃戦略に対する防御を目的とした,最初のプラグ・アンド・プレイ・トレーニングフリーノイズ抽出フレームワークであるプログレッシブガイド・インバージョン・デノイング(PGID)を提案する。
PGIDは、もともと属していた地域に潜伏した潜伏者を投射することで効果的に防御する。
プロジェクションは、中間潜時偏向を除去し、プログレッシブ・インバージョン・デノゲーション・サイクルを通じて逆方向の摂動を緩和することで達成される。
複数のスキームにわたる総合的な評価は、PGIDが除去された透かしを復元し、偽造されたインスタンスを識別することで、検出信頼性の回復に成功していることを示している。
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