論文の概要: AngelFingerprint: A Traceable, Explainable, and White-Box Stealthy Watermark for Text-Guided Image Editing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.04709v1
- Date: Fri, 04 Sep 2026 04:29:23 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-07 18:15:23.909223
- Title: AngelFingerprint: A Traceable, Explainable, and White-Box Stealthy Watermark for Text-Guided Image Editing
- Title（参考訳）: AngelFingerprint:テキストガイドによる画像編集のための、トレーサブルで説明可能なホワイトボックスのステルスな透かし
- Abstract要約: 本稿では,編集トレーサビリティ,説明可能性,ホワイトボックスのステルス性を保証する新しい透かしフレームワークであるAngelFingerprintを提案する。
編集プロンプトのCLIPテキストをモデルの重みに直接埋め込む。抽出器は画像ピクセルだけでこの埋め込みを回復する。
MagicBrushデータセットでは、抽出器は200ウェイのプロンプト検索で86%$top-1精度を達成しますが、プロンプトインバージョンでは20%ドルです。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.14048800395326
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Text-guided diffusion editing raises disinformation concerns, making reliable image provenance essential. While watermarks are commonly used for this purpose, most methods carry a fixed ID that cannot explain what was changed and which prompt produced it. Furthermore, under open-source white-box access, attackers can easily locate and remove watermarks added as separate modules. Targeting this setting, we propose AngelFingerprint, a novel watermarking framework ensuring edit traceability, explainability, and white-box stealthiness. It integrates a LoRA into the diffusion model to embed the editing prompt's CLIP text embedding directly into the model's weights. An extractor then recovers this embedding from the image pixels alone. This semantic payload explains the edit, while the weight-integrated design makes it hard to detect and isolate even under full white-box access. Two techniques make this possible: a velocity-alignment anchor that preserves edit quality, and a specially designed frequency filter that keeps the watermark imperceptible yet recoverable and robust. On the MagicBrush dataset, our extractor achieves $86\%$ top-1 accuracy in a 200-way prompt retrieval, versus $20\%$ for prompt inversion.
- Abstract（参考訳）: テキスト誘導拡散編集は偽情報の懸念を高め、画像の信頼性を不可欠にする。
透かしは一般的にこの目的に使用されるが、ほとんどのメソッドは、何が変更され、どこが生成したのかを説明できない固定IDを持っている。
さらに、オープンソースのホワイトボックスアクセスでは、アタッカーは分離されたモジュールとして追加された透かしを簡単に見つけ、削除できる。
この設定を目標とし、編集トレーサビリティ、説明可能性、ホワイトボックスステルスネスを保証する新しい透かしフレームワークであるAngelFingerprintを提案する。
LoRAを拡散モデルに統合し、編集プロンプトのCLIPテキストをモデルの重みに直接埋め込む。
抽出器は、画像画素のみからこの埋め込みを復元する。
このセマンティックペイロードが編集を説明する一方で、重み付けされた設計により、完全なホワイトボックスアクセス下であっても検出と分離が困難になる。
編集品質を維持するベロシティアライメントアンカーと、透かしを認識できないが回復可能で堅牢な周波数フィルタである。
MagicBrushデータセットでは、抽出器は200ウェイのプロンプト検索で86\%$top-1の精度を達成し、プロンプトインバージョンでは20\%の精度を実現した。
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