SPDMark: 选择性参数位移用于鲁棒视频水印

高质量视频生成模型的出现放大了对鲁棒水印方案的需求，这些方案可用于可靠地检测和追踪生成视频的来源。基于后处理方法和生成方法的现有视频水印技术无法同时实现不可感知性、鲁棒性和计算效率。本工作提出了一种基于视频扩散模型选择性参数位移的新型生成式视频水印框架 SPDMark（发音为 'SpeedMark'）。水印通过修改生成模型中的一组参数嵌入到生成的视频中。为使问题可处理，位移被建模为逐层基偏移的加法组合，其中最终组合由水印密钥索引。为实现参数效率，本工作专门利用低秩自适应（LoRA）来实现基偏移。在训练阶段，基偏移和水印提取器通过最小化消息恢复、感知相似性和时间一致性损失的组合来联合学习。为检测和定位水印视频中的时间修改，我们使用密码哈希函数从给定的基础水印密钥推导逐帧水印消息。在水印提取过程中，最大二分匹配被应用于恢复正确的帧顺序，即使在水印视频经过时间篡改的情况下。在文本到视频和图像到视频生成模型上的评估证明了 SPDMark 生成不可感知水印并能高精度恢复的能力，同时也建立了其对各种常见视频修改的鲁棒性。