IPR-NeRF：所有权验证邂逅神经辐射场
计算机视觉与模式识别
2024-01-24 v4
摘要
神经辐射场（Neural Radiance Field, NeRF）模型近年来在计算机视觉社区引起了广泛关注，其具备最先进的视觉质量并产生了令人印象深刻的演示。此后，科技创业者寻求将 NeRF 模型转化为盈利业务。因此，NeRF 模型值得 plagiarizers 非法复制、重新分发或滥用这些模型的风险。本文提出了一种全面的 NeRF 模型知识产权保护（IP）框架，适用于黑盒和白盒设置，即 IPR-NeRF。在黑盒设置中，引入了一种基于扩散的解决方案，通过两阶段优化过程嵌入和提取水印。在白盒设置中，通过采用符号损失目标（sign loss objective），将指定的数字签名嵌入到 NeRF 模型的权重中。我们广泛的实验表明，我们的方法不仅保持了 IPR-NeRF 模型的保真度（即渲染质量），而且与现有技术相比，对歧义攻击和移除攻击均具有鲁棒性。
引用
@article{arxiv.2401.09495,
title = {IPR-NeRF: Ownership Verification meets Neural Radiance Field},
author = {Win Kent Ong and Kam Woh Ng and Chee Seng Chan and Yi Zhe Song and Tao Xiang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2401.09495},
year = {2024}
}
备注
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