GuardSplat：面向 3D 高斯溅写的高效稳健水印
计算机视觉与模式识别
2025-03-18 v5 密码学与安全
摘要
3D 高斯溅（3DGS）最近为各种应用创造了惊人的 3D 资产。然而，考虑到安全、容量、隐形性和训练效率，3DGS 资产的版权保护不如现有水印方法——后者不适用于其渲染管道。本文提出了 GuardSplat，一种创新且高效的 3DGS 资产水印框架。具体地，我们提出了 1) 基于 CLIP 的管道，用于最小成本优化消息解码器。关键目标是通过利用 CLIP 的对齐能力和丰富表征，实现高精度提取，显示出卓越的容量和效率。2) 我们针对 3DGS 设计了感知谐波（Spherical-Harmonic-aware, SH-aware）消息嵌入模块，将消息无缝嵌入每个 3D 高斯的 SH 特征中，同时保持原始 3D 结构。这使得为 3DGS 资产提供水印时几乎不牺牲保真度，并且可以防止恶意用户从模型文件中移除水印，满足隐形性和安全性的需求。3) 我们提出了抗扰动消息提取模块，以提高对各种扰动的鲁棒性。实验表明，GuardSplat 在性能上优于最先进的方法，并且实现了快速的优化速度。项目页面位于 https://narcissusex.github.io/GuardSplat，代码位于 https://github.com/NarcissusEx/GuardSplat。
引用
@article{arxiv.2411.19895,
title = {GuardSplat: Efficient and Robust Watermarking for 3D Gaussian Splatting},
author = {Zixuan Chen and Guangcong Wang and Jiahao Zhu and Jianhuang Lai and Xiaohua Xie},
journal= {arXiv preprint arXiv:2411.19895},
year = {2025}
}
备注
This paper is accepted by the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2025