Sep, 2019

具有注意力的鲁棒隐形视频水印

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TL;DR本文介绍了一种名为 RivaGAN 的新型架构，其具有自定义的基于注意力机制的嵌入任意数据的方式以及两个独立的对视频质量进行批判和优化鲁棒性的对抗性网络，使用这种技术，我们能够在基于深度学习的视频水印技术中取得最新成果，并产生最小的视觉失真和针对常见的视频处理操作具有强大的鲁棒性。
video watermarkingrivaganattention-based mechanismadversarial networksdeep learning
发现论文，激发创造
  • 提高不可感知性和鲁棒性的视频篡改检测鲁棒水印技术

    本研究提出了一种基于 3D-UNet 的视频水印网络，可以用于视频篡改定位和检测，通过模拟视频压缩和模糊等攻击，以实现对被攻击版本的篡改区域的准确定位和检测，并具有良好的不可感知性和鲁棒性。

    Jul, 2022

  • ROMark: 使用对抗训练的强韧数字水印系统

    本文提出利用对抗式机器学习中的稳健优化算法来提高基于卷积神经网络的数字水印框架的鲁棒性，在 COCO 数据集上的实验证明，稳健优化可以显著提高数字水印框架的鲁棒性。

    Oct, 2019

  • 深度神经网络的隐秘稳健白盒水印技术 RIGA

    本研究提出了一种使用对抗训练的新型白盒数字水印算法 ——RIGA，通过实验表明，该算法在不影响准确性的情况下，显著提高了水印的隐蔽性和鲁棒性，可应用于深度神经网络的水印技术中。

    Oct, 2019

  • 基于交叉注意力和不变领域学习的鲁棒图像水印技术

    通过跨注意力和不变域学习，本文探索了一种强大的图像水印方法。首先，我们设计了一种利用多头交叉注意力机制的水印嵌入技术，实现了封面图像和水印之间的信息交流，以识别语义上合适的嵌入位置。其次，我们倡导学习一个包含语义和噪声不变信息的不变域表示，为提升图像水印技术指明了前景。

    Oct, 2023

  • 监督式 GAN 数字水印技术的知识产权保护

    本文提出了一种基于 CNN 解码块插入生成器输出的数字水印算法，对生成对抗网络模型进行加密和保护。实验结果表明，该算法可将无形水印嵌入生成的图像，并在后期进行身份验证时检测到水印的存在，并且在 JPEG 压缩、添加噪声、模糊和颜色转换等后处理下，水印具有良好的抗干扰能力。

    Sep, 2022

  • 一种基于深度神经网络的自动、高效和健壮的图像水印方案

    本文提出了一种基于深度学习神经网络的鲁棒盲水印方案，该方案实现了自适应图像水印算法，无需人工干预和注释，并且不需要事先了解敌对攻击的有关信息，实验证明了该方案的优越性。

    Jul, 2020

  • 基于卷积神经网络的鲁棒性盲水印技术

    本文提出了一种基于卷积神经网络的盲水印技术，通过迭代学习框架来实现水印的鲁棒性，该方案通过学习网络来检测图像子块中的 1 比特消息，并取得了良好的鲁棒性。

    Apr, 2017

  • V2A-Mark: 多功能深度视听水印技术用于操作定位和版权保护

    通过将不可见的视听定位水印和版权水印嵌入原始视频帧和音频中，实现精确的操作定位和版权保护，解决当前视频篡改法医学中的限制，包括泛化能力差、功能单一和单模态聚焦等问题。同时，我们还设计了一个时间对齐和融合模块以及退化提示学习来提高定位精度和解码鲁棒性，引入了示例级音频定位方法和跨模态版权提取机制以耦合音频和视频帧的信息，从而验证了 V2A-Mark 在视听篡改数据集上的有效性，并强调其在定位精度和版权准确性方面的优势，对 AIGC 视频时代的可持续发展至关重要。

    Apr, 2024

  • 一种相对强健的基于扩散编辑模型的图像水印

    最近，扩散模型（DMs）已成为图像合成的最先进方法，而基于 DMs 的编辑模型，以其高保真度和精度而闻名，无意中引入了与图像版权侵权和恶意编辑相关的新挑战。我们的工作是首次对这个问题进行规范化和解决。经过评估和试图增强传统图像水印技术后，我们意识到它们在这个新兴环境中的局限性。为此，我们开发了一种新颖的技术，RIW（稳健隐形水印），利用对抗示例技术嵌入隐形水印。与传统方法提供的 0% 相比，我们的技术确保了在编辑后的隐形水印的 96% 的高提取准确性。我们提供了我们的代码访问链接。

    Nov, 2023

  • 盲深度学习图像水印技术对几何变换具有鲁棒性

    提出了一种新的数字水印方法，基于深度学习的 HiDDeN 架构，并添加了与几何攻击鲁棒性相关的新噪声层，证明该方法在几何鲁棒性方面胜过现有的技术，可用于保护消费者设备上查看的图像。

    Feb, 2024