マルチビット画像透かしのためのADD

要旨

生成モデルによる高精細画像の高速生成が可能になるにつれ、誤情報や真正性に関する社会的懸念が高まっている。有望な解決策として、マルチビット画像透かし技術が挙げられる。これはマルチビットメッセージを画像に埋め込み、検証者が後から画像の生成元を特定できるようにする手法である。既存手法では、埋め込み容量、一般的な画像変動への耐性、理論的根拠の面で課題が残る。これらの課題を解決するため、我々はADD（Add, Dot, Decode）を提案する。この2段階マルチビット画像透かし法は、(1)マルチビットメッセージと線形結合して画像に付加する透かしパターンの学習、(2)透かし入り画像と学習済み透かしパターンの内積による復号、から構成される。標準ベンチマークMS-COCOを用いた48ビット透かしの難易度高い課題において、ADDは100%の復号精度を達成し、様々な画像変動下でも精度低下が最大2%に収まり、既存手法の平均14%の低下を大幅に抑制した。さらに計算効率においても、埋め込み速度は最速既存手法の2倍、復号速度は7.4倍の大幅な向上を実現した。加えて、学習された透かしパターンと復号規則の有効性を理論的に解析する。

English

As generative models enable rapid creation of high-fidelity images, societal concerns about misinformation and authenticity have intensified. A promising remedy is multi-bit image watermarking, which embeds a multi-bit message into an image so that a verifier can later detect whether the image is generated by someone and further identify the source by decoding the embedded message. Existing approaches often fall short in capacity, resilience to common image distortions, and theoretical justification. To address these limitations, we propose ADD (Add, Dot, Decode), a multi-bit image watermarking method with two stages: learning a watermark to be linearly combined with the multi-bit message and added to the image, and decoding through inner products between the watermarked image and the learned watermark. On the standard MS-COCO benchmark, we demonstrate that for the challenging task of 48-bit watermarking, ADD achieves 100\% decoding accuracy, with performance dropping by at most 2\% under a wide range of image distortions, substantially smaller than the 14\% average drop of state-of-the-art methods. In addition, ADD achieves substantial computational gains, with 2-fold faster embedding and 7.4-fold faster decoding than the fastest existing method. We further provide a theoretical analysis explaining why the learned watermark and the corresponding decoding rule are effective.

マルチビット画像透かしのためのADD

ADD for Multi-Bit Image Watermarking

要旨

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