LaWa：用于图像内生成水印的潜在空间方法

随着生成模型生产的高质量图像与真实图像几乎无法区分，越来越担心 AI 生成图像被用于恶意目的。不可感知的图像水印是解决这一问题的可行方案之一。先前的水印方法将图像映射到潜在空间以添加水印。此外，潜在扩散模型 (LDM) 在预训练自编码器的潜在空间中生成图像。我们认为，这种潜在空间可以用于将水印集成到生成过程中。为此，我们提出了 LaWa，一种为 LDM 设计的图像内生成水印方法。通过使用粗到细水印嵌入模块，LaWa 修改了预训练自编码器的潜在空间，在保持感知质量的同时实现了对广泛图像转换的高鲁棒性。我们展示了 LaWa 也可作为通用图像水印方法。通过大量实验，我们证明 LaWa 在感知质量、抗攻击鲁棒性和计算复杂度方面均优于先前工作，同时具有非常低的误报率。代码已公开。