본 논문은 자기회귀 이미지 생성 모델을 위한 훈련이 필요 없는 새로운 워터마킹 프레임워크인 IndexMark를 제안합니다. IndexMark는 코드북의 중복성을 활용하여, 자기회귀적으로 생성된 인덱스를 유사한 인덱스로 대체함으로써 시각적 차이를 최소화하며 워터마크를 삽입합니다. '일치 후 대체' 방법을 통해 코드북에서 워터마크 토큰을 선택하고, 토큰 대체를 통해 워터마크 토큰의 사용을 증진시켜 이미지 품질에 영향을 미치지 않고 워터마킹을 수행합니다. 워터마크 검증은 생성된 이미지에서 워터마크 토큰의 비율을 계산하여 이루어지며, Index Encoder를 통해 정확도를 향상시킵니다. 또한, 자르기 공격에 대한 강건성을 높이기 위해 보조 검증 방식을 도입했습니다. 실험 결과, IndexMark는 이미지 품질과 검증 정확도 측면에서 최첨단 성능을 달성하고, 자르기, 노이즈, 가우시안 블러, 임의 지우기, 색상 지터링 및 JPEG 압축을 포함한 다양한 섭동에 대해 강건성을 보입니다.
