Splat in Splat++：鲁棒且通用的 3D 高斯溅写隐写术
计算机视觉与模式识别
2026-04-20 v1
摘要
3D 高斯溅写（3DGS）最近重新定义了 3D 重建范式，在视觉保真度和计算效率之间实现了前所未有的平衡。随着其采用范围的扩大，保护显式 3DGS 资产的版权已成为首要任务。然而，现有的不可见信息嵌入框架难以在安全高容量数据嵌入与资产内在实用性之间取得平衡，往往会破坏原始渲染管道或对结构性扰动脆弱。本文提出了 \textbf{\textit{Splats in Splats++}}，一个统一且无管道依赖的隐写框架，能够无缝地将高容量 3D/4D 内容直接嵌入原始 3DGS 表示中。我们基于对球面谐和（Spherical Harmonics, SH）系数频率分布的原则性分析，提出了一种按重要性分层的 SH 系数加密方案，实现无损嵌入而不牺牲原始表达能力。为根本解决导致信息泄露的几何歧义，我们引入了 \textbf{Hash-Grid 引导的不透明度映射}机制。结合一种新的 \textbf{梯度门控不透明度一致性损失}，我们的公式在原始场景与隐藏场景之间实现了严格的空间属性耦合，有效地将离散属性映射投射到连续且抗攻击的潜在流形中。大量实验表明，我们的方法在现有方法之上显著优于，实现了最高 \textbf{6.28 dB} 的信息保真度提升， \textbf{3 倍} 的渲染速度加快，并在对抗性 3D 目标化结构攻击（如 GSPure）下表现出卓越的鲁棒性。此外，我们的框架在 2D 图像嵌入、4D 动态场景隐写以及多种下游任务方面展现出惊人的灵活性。
引用
@article{arxiv.2604.15862,
title = {Splats in Splats++: Robust and Generalizable 3D Gaussian Splatting Steganography},
author = {Yijia Guo and Wenkai Huang and Tong Hu and Gaolei Li and Yang Li and Yuxin Hong and Liwen Hu and Xitong Ling and Jianhua Li and Shengbo Chen and Tiejun Huang and Lei Ma},
journal= {arXiv preprint arXiv:2604.15862},
year = {2026}
}