我们可以隐藏更多比特：理论与实践中的未使用水印容量
密码学与安全
2025-12-23 v2 计算机与社会
摘要
尽管深度学习驱动的图像水印技术取得了快速进展，但当前鲁棒方法的容量仍受限于仅几百比特。此种瓶颈式的进展引发问题：我们距离图像水印的基本极限还有多远？为此，本文提出分析，建立 PSNR 与线性鲁棒约束下图像信息承载容量的上界。我们的结果表明，理论容量远超当前实现水平。我们的实验显示，理论与实证性能之间的差距在最小且易分析的设置中仍然显著。这表明存在根本性问题。作为更大容量确实可行的证明，我们训练了 ChunkySeal，这是 VideoSeal 的一个放大版，容量提升 4 倍至 1024 比特，同时保持图像质量与鲁棒性。这些发现表明，现代方法尚未饱和水印容量，仍存在显著的架构创新与训练策略的潜在空间。
关键词
引用
@article{arxiv.2510.12812,
title = {We Can Hide More Bits: The Unused Watermarking Capacity in Theory and in Practice},
author = {Aleksandar Petrov and Pierre Fernandez and Tomáš Souček and Hady Elsahar},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.12812},
year = {2025}
}