生成模型潜空间中的水印学习

Sylvestre-Alvise Rebuffi; Tuan Tran; Valeriu Lacatusu; Pierre Fernandez; Tomáš Souček; Nikola Jovanović; Tom Sander; Hady Elsahar; Alexandre Mourachko

生成模型潜空间中的水印学习

计算机视觉与模式识别 2026-01-23 v1 人工智能密码学与安全

作者: Sylvestre-Alvise Rebuffi , Tuan Tran , Valeriu Lacatusu , Pierre Fernandez , Tomáš Souček , Nikola Jovanović , Tom Sander , Hady Elsahar , Alexandre Mourachko

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摘要

现有的AI生成图像水印方法常依赖于在像素空间中应用后处理技术，带来计算开销并可能引入视觉伪影。本文探索了在潜空间进行水印，介绍了DistSeal——一种在扩散模型和自回归模型上均可用的统一的潜空间水印方法。我们的做法通过在生成模型的潜空间中训练后处理水印模型。我们展示，这些潜空间水印器可以有效地蒸馏到生成模型本身或潜空间解码器中，从而实现模型内置水印。所得的潜空间水印在保持竞争鲁棒性的同时，实现类似感知性且比像素空间基线最高可达20倍的加速。我们的实验进一步表明，蒸馏潜空间水印器优于蒸馏像素空间水印器，提供了一种更高效且更稳健的解决方案。

关键词

水印潜空间生成模型蒸馏扩散模型

引用

@article{arxiv.2601.16140,
  title  = {Learning to Watermark in the Latent Space of Generative Models},
  author = {Sylvestre-Alvise Rebuffi and Tuan Tran and Valeriu Lacatusu and Pierre Fernandez and Tomáš Souček and Nikola Jovanović and Tom Sander and Hady Elsahar and Alexandre Mourachko},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2601.16140},
  year   = {2026}
}

备注

Code and models are available at https://github.com/facebookresearch/distseal

生成模型潜空间中的水印学习

摘要

关键词

引用

备注

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