Arxiv hàng ngày

Đây là trang tổng hợp các bài báo về trí tuệ nhân tạo được xuất bản trên toàn thế giới.
Trang này sử dụng Google Gemini để tóm tắt nội dung và hoạt động phi lợi nhuận.
Bản quyền của các bài báo thuộc về tác giả và tổ chức liên quan; khi chia sẻ, chỉ cần ghi rõ nguồn.

OptMark: Đánh dấu khuếch tán đa bit mạnh mẽ thông qua tối ưu hóa thời gian suy luận

Created by
  • Haebom

Tác giả

Jiazheng Xing, Hai Ci, Hongbin Xu, Hangjie Yuan, Yong Liu, Mike Zheng Shou

Phác thảo

Bài báo này đề xuất OptMark, một phương pháp nhúng thủy vân đa bit mạnh mẽ để bảo vệ bản quyền và theo dõi người dùng các hình ảnh được tạo ra bằng mô hình khuếch tán. Để khắc phục những hạn chế của các phương pháp hiện có, chẳng hạn như dung lượng hạn chế và dễ bị tấn công và biến đổi, OptMark đã nhúng thủy vân cấu trúc và chi tiết một cách chiến lược vào các biến tiềm ẩn trung gian của quá trình loại bỏ nhiễu khuếch tán bằng cách sử dụng phương pháp dựa trên tối ưu hóa. Điều này đảm bảo khả năng chống chịu mạnh mẽ trước các cuộc tấn công sinh sản và biến đổi hình ảnh, đồng thời duy trì chất lượng hình ảnh và làm cho thủy vân không thể nhận thấy. Hơn nữa, chúng tôi cải thiện hiệu suất bộ nhớ bằng cách giảm mức sử dụng bộ nhớ từ O(N) xuống O(1) bằng các phương pháp gradient phụ hợp. Kết quả thử nghiệm chứng minh rằng OptMark đạt được khả năng nhúng thủy vân đa bit mạnh mẽ, kín đáo trong khi vẫn chống chịu được các biến đổi và tấn công khác nhau.

Takeaways, Limitations

Takeaways:
Chúng tôi chứng minh rằng phương pháp tiếp cận dựa trên tối ưu hóa cho phép tạo hình mờ nhiều bit mạnh mẽ và kín đáo cho hình ảnh mô hình khuếch tán.
ĐồNg thời đảm bảo khả năng chống lại các cuộc tấn công tạo sinh và biến đổi hình ảnh mạnh mẽ.
Cải thiện đáng kể hiệu quả bộ nhớ bằng cách sử dụng phương pháp gradient phụ hợp.
ĐóNg góp vào sự phát triển của công nghệ đóng dấu hình ảnh mô hình khuếch tán để bảo vệ bản quyền và theo dõi người dùng.
Limitations:
Hiệu suất của OptMark có thể bị hạn chế đối với một số loại tấn công hoặc chuyển đổi nhất định (không có giới hạn cụ thể nào được cung cấp).
Cần nghiên cứu thêm về hiệu suất tổng quát trên các mô hình khuếch tán và loại hình ảnh khác nhau.
👍