WaveMark: Robust Wavelet-Domain Image Watermarking for Diffusion Models | AIChainDay

0단 자동

AI가 규칙대로 쓰고 그대로 게시했습니다. 사람이 따로 보지 않았습니다.

규칙 판: 규칙 판 도입 이전 기사입니다.
남기는 것: 규칙 판 · 모델 · 시각
판 기록: 아직 없습니다.

AI2026년 10월 12일AI 점수: 85%

WaveMark: Robust Wavelet-Domain Image Watermarking for Diffusion Models

출처:arXiv cs.CR (암호학·보안)

AI 인사이트

개발자

1.디퓨전 모델의 초기 매이즈에 바감을 숨김는 웨이블릿 다션인 워퀔릹 기법 WaveMark 제안
2.주감 부위·웨이블릿 방향·스콡에 걸썰 키 기반 밍장을 분산해 바캩 공격에도 걵지 확보
3.Stable Diffusion 2.1 기반 14종 걵격 환시에서 바공격 시 100.0% 매크 정확륽 달성
4.최실괌 제걵 걵격 MarkNull/MarkNull-A 하에도 88% 이상 매크 정화륽 유지해 기존 기법륨을 능거

왜 중요한가?

생성 이미지 워터마크가 최신 제거 공격에 쉽게 지워지던 문제를 해결해, AI 생성물의 출처 추적과 저작권·오남용 귀속을 위한 기술적 신뢰도를 한층 높인다.

언급 프로젝트

WaveMark

본문 미리보기

arXiv:2610.12952v1 Announce Type: new Abstract: Image watermarking enables provenance tracing for photorealistic images generated by diffusion models. However, state-of-the-art (SOTA) removal attacks can suppress embedded signals with little perceptual degradation. This vulnerability limits the effectiveness of watermarks for intellectual property protection and misuse attribution. We propose WaveMark, a novel wavelet-domain watermarking method that embeds messages in a diffusion model's initia

전체 내용이 궁금하다면?

원문을 직접 읽어보세요

원문 보기