論文の概要: SAC-Copula: Quality-Preserving Watermarking for Diffusion Language Models via Smooth Correlated Gumbel Fields
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.20839v1
- Date: Fri, 21 Aug 2026 08:03:18 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-24 14:49:32.468612
- Title: SAC-Copula: Quality-Preserving Watermarking for Diffusion Language Models via Smooth Correlated Gumbel Fields
- Title（参考訳）: SAC-Copula:スムース関連ガムベル場を用いた拡散言語モデルの品質保存型透かし
- Abstract要約: 既存のサンプリングベースの透かし法は、DLM復号力学と不整合である位置ゆらぎ(すなわち摂動)を注入する。
SAC-Copulaは,スムーズで局所的に相関したガンベル摂動場に基づくDLMの品質保存型透かし法である。
LLaDAの実験では、SAC-Copulaは既存のベースラインと比較して、良好な品質と検出可能性のトレードオフを実現している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.815798234276803
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Watermarking diffusion language models (DLMs) requires mechanisms compatible with iterative parallel unmasking rather than autoregressive decoding. Existing sampling-based watermarking methods typically inject position-wise i.i.d. perturbations, which can be poorly aligned with DLM decoding dynamics and degrade generation quality. We propose SAC-Copula, a quality-preserving watermarking method for DLMs based on smooth, locally correlated Gumbel perturbation fields constructed via a Gaussian copula. We further develop a SAC-aware detector using covariance-aware filtering and native-sample calibration. Mechanism-level analysis shows that local correlation reduces latent perturbation roughness and better matches iterative refinement dynamics. Experiments on LLaDA show that SAC-Copula achieves a favorable quality-detectability trade-off compared with existing baselines. In particular, further evaluations on Dream-7B and additional datasets show that SAC-Copula substantially improves PPL tail stability over the i.i.d. Gumbel baseline, while maintaining strong low-FPR detectability and competitive overall generation quality. Additional token-edit stress tests further assess watermark robustness under controlled synchronization drift.
- Abstract（参考訳）: ウォーターマーキング拡散言語モデル(DLM)は、自己回帰的復号化ではなく、反復的並列アンマッシングと互換性のあるメカニズムを必要とする。
既存のサンプリングベースの透かし法は、通常、DLMの復号力学とデグレード生成品質との整合性に乏しい位置ゆらぎを注入する。
SAC-Copula はガウスコーパスを用いて構築された滑らかで局所的に相関したガンベル摂動場に基づくDLMの品質保存型透かし法である。
さらに,共分散型フィルタとネイティブサンプルキャリブレーションを用いたSAC対応検出器を開発した。
メカニズムレベルの解析により,局所的相関は潜時摂動粗さを減少させ,反復的改善のダイナミクスをより良くすることが示された。
LLaDAの実験では、SAC-Copulaは既存のベースラインと比較して、良好な品質と検出可能性のトレードオフを実現している。
特に、Dream-7Bおよび追加データセットに関するさらなる評価は、SAC-Copulaは、強力な低FPR検出性と競争全体の生成品質を維持しながら、ガムベルベースラインのPLPテール安定性を大幅に改善することを示している。
追加のトークン・エジット・ストレステストは、制御された同期ドリフト下での透かしの堅牢性をさらに評価する。
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