ActiveMark：面向大规模激活的视觉基石模型水印技术
计算机视觉与模式识别
2025-10-07 v1 人工智能
摘要
经过大规模数据集训练的视觉基石模型（VFMs）可以针对 diverse 下游任务进行微调，在 various 计算机视觉应用中取得显著的性能与效率。数据收集与训练的高计算成本促使部分 VFMs 的拥有者在分发模型时携带许可证，以保护其知识产权。然而，持有受保护模型副本的不诚实用户可能非法重新分发该模型，例如出于获利目的。因此，开发可靠的所有权验证工具至今极其重要，因为此类方法可用于区分重新分发的受保护模型副本与独立模型。本文提出了一种通过对 VFMs 的少数可表达层进行微调，并搭配小型编码器-解码器网络，将数字水印嵌入 hold-out 输入图像集的内部表示中，以实现视觉基石模型的所有权验证。重要的是，嵌入的水印在通过例如针对特定下游任务微调 VFMs 获得的功能副本中仍可被检测到。理论上与实验上，我们展示该方法在检测非水印模型时几乎不产生误报，在误检水印模型时几乎不产生漏报。
引用
@article{arxiv.2510.04966,
title = {ActiveMark: on watermarking of visual foundation models via massive activations},
author = {Anna Chistyakova and Mikhail Pautov},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.04966},
year = {2025}
}