Dec, 2023

EditGuard：用于篡改定位和版权保护的多功能图像水印技术

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TL;DR在 AI 生成内容（AIGC）模型可以生成惊人逼真的图像的时代，未授权复制和恶意篡改的阴影对版权完整性和信息安全构成了即将到来的威胁。本文提出了一种创新的主动取证框架 EditGuard，以统一版权保护和对于 AIGC 编辑方法的无痕迹篡改的定位，特别适用于局限在 AIGC 编辑方法上的图像篡改。EditGuard 可以提供不可察觉水印的精细嵌入、被篡改区域精确解码和著作权信息。通过利用我们观察到的图像隐写术的脆弱性和局部性，EditGuard 的实现可以转化为一种统一的图像位隐写问题，从而将训练过程与篡改类型完全解耦。大量实验证明，我们的 EditGuard 平衡了篡改定位的准确度、著作权恢复的精确性以及对各种 AIGC 编辑方法的普适性，特别是对于肉眼难以检测的图像伪造。
发现论文，激发创造
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    Oct, 2023

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    Apr, 2024

  • 关于水印人工智能生成内容的弱点研究

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    Sep, 2023

  • 针对摄像机拍摄具有鲁棒性的图像水印技术的自动定位和检测应用

    本文提出了一种图像水印系统，该系统可以自动处理图像中的水印定位和检测，并在应用场景中具有广泛的适用性。与以前的方法相比，该方法使用深度学习技术，实现了端到端的水印嵌入和检测，并使用透视校正提高了检测的自动性能力。

    Apr, 2023

  • 盲深度学习图像水印技术对几何变换具有鲁棒性

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    Feb, 2024

  • 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

  • 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

  • AI 生成内容逃避基于水印的检测

    对基于水印的 AI 生成内容检测方法的鲁棒性进行了系统研究，并提出了一种对抗性后处理方法，该方法可以让 AI 生成的图像逃避检测，并且保持良好的视觉质量，从而凸显了当前水印检测方法的不足之处。

    May, 2023

  • 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

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    本文研究一种基于自然语言的水印系统，旨在通过嵌入足够的信息和提取不变特征以提高其负载能力和鲁棒性，进而提高水印系统的版权保护能力。通过系统分析提出了一种抗干扰的填充模型，并建立了一个对比实验，结果表明该方法相较于之前的方法鲁棒性平均提高了百分之十六点八。

    May, 2023