GS-Marker：面向3D高斯溶解的通用且稳健的水印方案
计算机视觉与模式识别
2025-03-25 v1 图像与视频处理
摘要
在生成式AI时代，3D模型的保护需求日益迫切。虽然2D图像的隐形水印已广泛 established，但针对3D的通用且稳健的水印方案仍显薄弱。主要难点在于3D编码器与2D解码器之间存在渲染器，导致梯度流受阻且训练复杂化。现有3D方法通常依赖单场景迭代优化，造成计算效率低且泛化性差。本文提出一种针对3D高斯溶解(3DGS)的单 Pass 水印方法，命名为GS-Marker。我们识别出两个主要挑战：(1)确保在多样化3D模型上实现有效训练的泛化，(2)即使在扭曲情况下，仍能可靠从自由视角渲染图中提取水印。我们的框架包含3D编码器嵌入信息、扭曲层增强对各种扭曲的鲁棒性，以及用于从渲染图中提取水印的2D解码器。关键创新点是自适应Marker控制机制，对初始优化的3DGS进行自适应扰动，跳出局部最小化值，提升训练稳定性和收敛性。大量实验表明，GS-Marker在解码准确率和模型保真度方面优于单场景训练方法，同时显著缩短计算时间。
引用
@article{arxiv.2503.18718,
title = {GS-Marker: Generalizable and Robust Watermarking for 3D Gaussian Splatting},
author = {Lijiang Li and Jinglu Wang and Xiang Ming and Yan Lu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.18718},
year = {2025}
}