CopyRNeRF: 신경 방사 필드의 저작권 보호
CopyRNeRF: Protecting the CopyRight of Neural Radiance Fields
July 21, 2023
저자: Ziyuan Luo, Qing Guo, Ka Chun Cheung, Simon See, Renjie Wan
cs.AI
초록
Neural Radiance Fields(NeRF)는 미디어의 주요 표현 방식으로 자리 잡을 잠재력을 가지고 있습니다. NeRF 모델 학습이 결코 쉬운 작업이 아니었던 만큼, 그 모델의 저작권 보호는 우선적으로 고려되어야 합니다. 본 논문에서는 가능한 저작권 보호 솔루션의 장단점을 분석함으로써, NeRF 모델의 저작권을 보호하기 위해 NeRF의 원래 색상 표현을 워터마크가 적용된 색상 표현으로 대체하는 방안을 제안합니다. 이어서, NeRF의 2D 렌더링에서 강력한 메시지 추출을 보장하기 위해 왜곡에 강건한 렌더링 기법을 설계하였습니다. 우리가 제안한 방법은 다양한 선택지 중에서도 높은 렌더링 품질과 비트 정확도를 유지하면서 NeRF 모델의 저작권을 직접적으로 보호할 수 있습니다.
English
Neural Radiance Fields (NeRF) have the potential to be a major representation
of media. Since training a NeRF has never been an easy task, the protection of
its model copyright should be a priority. In this paper, by analyzing the pros
and cons of possible copyright protection solutions, we propose to protect the
copyright of NeRF models by replacing the original color representation in NeRF
with a watermarked color representation. Then, a distortion-resistant rendering
scheme is designed to guarantee robust message extraction in 2D renderings of
NeRF. Our proposed method can directly protect the copyright of NeRF models
while maintaining high rendering quality and bit accuracy when compared among
optional solutions.