基于时序一致性的通用视频保护方法UVCG
计算机视觉与模式识别
2024-11-28 v1 人工智能
摘要
AI驱动的视频编辑安全风险引起了广泛关注。虽然最近的研究表明，对图像添加扰动可以防止其被恶意编辑，但直接将基于图像的方法应用于对视频的每一帧进行扰动将失效，因为视频编辑技术利用帧间信息的一致性来恢复每个单独被扰动的内容。为此，我们利用视频内容的时序一致性，提出了一种简单而高效却又高度有效和广泛适用的方法——通用视频一致性保护(UVCG)。UVCG通过引入连续且不可感知的扰动，将另一个视频(目标视频)的内容嵌入受保护的视频中，从而迫使编辑模型的编码器将连续输入映射到不一致的连续输出，从而抑制生成与预期文本提示一致的视频。此外，利用相邻帧之间扰动的相似性，我们通过采用扰动重用策略来提高扰动生成的计算效率。我们将UVCG应用于各种版本的潜在扩散模型(LDM)，并在多个基于LDM的编辑管道中评估了其有效性和通用性。结果确认了该方法在保护视频内容免受未授权修改方面的有效性、可迁移性和效率。
引用
@article{arxiv.2411.17746,
title = {UVCG: Leveraging Temporal Consistency for Universal Video Protection},
author = {KaiZhou Li and Jindong Gu and Xinchun Yu and Junjie Cao and Yansong Tang and Xiao-Ping Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2411.17746},
year = {2024}
}