CVPRApr, 2021

深度 3D 到 2D 数字水印技术：在三维网格中嵌入信息并从二维渲染中提取

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TL;DR本研究提出了一种新的端到端学习框架，通过深度嵌入编码器，在 3D 模型的几何和纹理中实现数字水印嵌入，利用可微渲染器从不同角度和光照条件下渲染模型，并通过解码器从 2D 渲染图像中恢复信息。实验证明，该模型可以从扭曲 / 未扭曲的水印 3D 网格中检索由人类视觉无法察觉的信息，并且可以在其他渲染器中使用。
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发现论文，激发创造
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    Feb, 2024

  • 基于深度学习的图文水印技术

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    Apr, 2024

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    Feb, 2018

  • 图像处理网络的模型水印技术

    基于空间隐形水印技术，提出了一种图像处理模型的水印框架，防止模型权益被侵犯。实验证明，该水印技术可抵抗不同网络结构和目标函数训练出的替代模型。

    Feb, 2020

  • 失真无关的深度水印

    本文提出了一种新的框架，通过对抗训练和信道编码的方法来实现无失真鲁棒性，相比于使用固定的图像扭曲噪声的深度学习方法，该方法在训练时不需要显式对图像扭曲建模，并能对未知的扭曲实现更好的性能。

    Jan, 2020

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    Jan, 2017

  • 基于深度学习的图像水印技术综述

    插入和提取水印以保护封面图像的秘密行为被称为图像水印。最近几年，基于深度学习的图像水印技术层出不穷。为了研究最新技术，本综述将前沿的基于深度学习的图像水印技术分为 Embedder-Extractor Joint Training、Deep Networks as a Feature Transformation 和混合方案。同时分析和总结了每个类别的研究方向。此外，还讨论了未来的潜在研究方向以展望未来的研究。

    Aug, 2023

  • 量子纠缠数字水印抵御模型抽取攻击

    本文提出一种名为 EWE 的恒定水印嵌入技术，该技术将水印紧密嵌入到训练任务中，促使模型同时学习正常输入和此类水印，并在测试时表现优异，可实现在 100 次以下查询成功地断言模型属于自己。

    Feb, 2020

  • 深度神经网络抗盗版水印

    本研究介绍了一种旨在提高深度神经网络（DNN）中数字水印鲸吞强度的方法，该方法称为空嵌入（null embedding），通过对模型进行初始训练，我们建立了模型分类精确度与水印之间的强关系，使攻击者无法通过调整或增量训练来移除嵌入式数字水印，并且可以避免第三方嵌入 “盗版数字水印” 以索取模型所有权的情况。

    Oct, 2019

  • ReMark: 基于感受野的深度网络空间水印嵌入优化

    本研究通过深度学习提出了一种新的水印嵌入架构，使得生成的不可感知水印在保持图像质量的同时更加坚韧，针对多种常见水印失真情况具有强鲁棒性。

    May, 2023