ICLR 2025 | 被AI“洗图”也能识别版权！水印技术重大突破：VINE模型全面碾压旧方法!

文章主旨：

提出了一种基于生成模型的鲁棒水印方案VINE，并通过综合评估基准W-Bench验证其在多种图像编辑场景中的优越性能。

关键要点：

• 当前图像水印技术面临由生成模型驱动的先进图像编辑技术的威胁，严重影响其版权保护功能。
• W-Bench基准综合评估了11种水印模型在四种图像编辑场景中的鲁棒性，揭示现有方法的不足。
• 提出VINE水印方法，通过频率域分析和预训练扩散模型适配，提升水印隐蔽性和鲁棒性。
• 实验结果显示VINE在图像质量和抗编辑能力上均优于现有方法，特别是在全局和局部编辑任务中表现突出。
• 尽管VINE在图像转视频场景中效果有限，但其设计在常规图像编辑任务中展现了显著优势。

内容结构：

1. 背景与问题

随着大型文本到图像（T2I）模型推动的图像编辑技术发展，嵌入式水印的鲁棒性受到挑战，传统水印难以应对复杂编辑场景。

2. 提出的方案

• W-Bench基准：用于全面评估水印方法在多种编辑任务中的鲁棒性。
• VINE水印：结合频率域分析与SDXL-Turbo预训练模型，采用生成先验实现高质量与高鲁棒性水印嵌入。

3. 技术与方法

• 频率域分析揭示图像编辑对水印的低频保护特性。
• 通过模糊失真模拟训练，增强模型抗编辑能力。
• 采用单步扩散模型SDXL-Turbo改造水印编码器，以条件生成方式嵌入信息。

4. 实验与评估

• W-Bench基准测试涵盖图像再生、全局编辑、局部编辑和图像到视频生成。
• VINE在PSNR、SSIM等图像质量指标，以及TPR@0.1%FPR等鲁棒性指标上均表现优异。

5. 局限性与未来方向

VINE在图像转视频场景中的效果有限，且较大的模型规模增加了内存需求与推理时间。

文章总结：

本文以结构化评估揭示了现有水印方法的不足，并提出了在生成模型时代更鲁棒的解决方案VINE，为未来版权保护技术指明了方向。

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