Добавление для многобитного водяного знака в изображениях

ADD for Multi-Bit Image Watermarking

April 13, 2026

Авторы: An Luo, Jie Ding

cs.AI

Аннотация

По мере того как генеративные модели позволяют быстро создавать изображения высокой четкости, усиливаются общественные опасения относительно дезинформации и подлинности. Многообещающим решением является многобитное водяное знаковое изображение, которое внедряет многобитное сообщение в изображение, чтобы верификатор мог впоследствии определить, было ли изображение сгенерировано кем-то, и дополнительно идентифицировать источник путем декодирования внедренного сообщения. Существующие подходы часто уступают по емкости, устойчивости к распространенным искажениям изображений и теоретическому обоснованию. Чтобы устранить эти ограничения, мы предлагаем ADD (Add, Dot, Decode) — метод многобитного водяного знакового изображения с двумя этапами: изучение водяного знака для линейного комбинирования с многобитным сообщением и добавления к изображению, и декодирование посредством скалярных произведений между изображением с водяным знаком и изученным водяным знаком. На стандартном эталоне MS-COCO мы демонстрируем, что для сложной задачи 48-битного водяного знака ADD достигает 100% точности декодирования, при этом производительность снижается не более чем на 2% при широком спектре искажений изображения, что существенно меньше, чем среднее падение на 14% у современных методов. Кроме того, ADD обеспечивает значительное вычислительное преимущество: внедрение происходит в 2 раза быстрее, а декодирование — в 7,4 раза быстрее, чем у самого быстрого существующего метода. Мы также предоставляем теоретический анализ, объясняющий, почему изученный водяной знак и соответствующее правило декодирования эффективны.

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.