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Distributor-centric model watermarking for image generative models
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AI
DOI：10.1016/j.knosys.2025.114422.png)
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摘要
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本文提出了一种针对生成模型的 watermarking 方法，该方法允许开发者（分发者）创建具有独特水印的模型实例，这些水印自然嵌入到其生成的图像中。为实现此目的，我们在预训练模型中用 Watermark-Informed Convolution（WIC）替换了生成器的卷积层。WIC 由 N 个并行标准卷积核组成，水印编码器将水印转换为系数，以调制这些并行核。一旦使用 WIC 进行微调，分发者只需生成系数，并利用它们组合 WIC 中的并行核，即可创建具有所需水印的生成器。重要的是，组合后的核与标准卷积核相同，确保无额外的推理开销。我们的方法具有高度的可扩展性和效率，通过直接将水印嵌入模型参数中，使其在实践上具备取证能力，并保持对模型剪枝或图像压缩等常见攻击的鲁棒性。此外，我们在具有高度激进压缩或高级对抗攻击的场景中评估了该方法，并研究了水印容量、鲁棒性和计算效率之间的权衡。在多个生成模型上的实验表明，所提出的方法与架构无关，实现了高保真度，且相比现有方法提供了更优越的鲁棒性。
期刊
K
IF:
7.6
论文数:
1.3W
被引数:
4.5W
机构
引用论文
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