Двухступенчатая надежная водяная марка для изображений
Поскольку качество генераторов изображений продолжает улучшаться, дипфейки становятся темой значительных общественных дебатов. Водяная маркировка изображений позволяет ответственным владельцам моделей обнаруживать и помечать свой контент, сгенерированный ИИ, что может смягчить ущерб. Тем не менее, современные передовые методы водяной маркировки изображений остаются уязвимыми к подделкам и атакам на удаление. Эта уязвимость частично возникает из-за того, что водяные знаки искажают распределение сгенерированных изображений, непреднамеренно раскрывая информацию о методах водяной маркировки. В данной работе мы сначала демонстрируем метод маркировки без искажений для изображений, основанный на начальном шуме диффузионной модели. Тем не менее, для обнаружения водяного знака необходимо сравнить восстановленный начальный шум для изображения со всеми ранее использованными начальными шумами. Чтобы смягчить эти проблемы, мы предлагаем двухступенчатую структуру водяной маркировки для эффективного обнаружения. Во время генерации мы увеличиваем начальный шум с помощью сгенерированных фурье-узоров, чтобы внедрить информацию о группе начальных шумов, которые мы использовали. Для обнаружения мы (i) извлекаем соответствующую группу шумов и (ii) ищем в данной группе начальный шум, который может соответствовать нашему изображению. Этот подход водяной маркировки достигает передовой устойчивости к подделкам и удалению против большого количества атак.
