数字图像生成的水印自回归技术

于红博

摘要: 水印生成模型的输出已经被证明是一种有前途的方法来追踪它们的来源。尽管对自回归图像生成模型及其潜在滥用的兴趣很大，但之前没有任何工作尝试在标记级别对它们的输出进行水印处理。在这项工作中，我们通过将语言模型水印技术应用到这一环境中，提出了第一个这样的方法。我们确定了一个关键挑战：缺乏反向循环一致性（RCC），即重新标记生成的图像标记会显著改变标记序列，从而有效地擦除水印。为了解决这个问题，并使我们的方法对常见的图像转换、神经压缩和删除攻击具有鲁棒性，我们引入了（i）一个定制的标记-解标记微调过程，以改进RCC，以及（ii）一个补充的水印同步层。正如我们的实验所展示的，我们的方法实现了可靠和鲁棒的水印检测，具有理论基础的p值。代码和模型可在https://github.com/facebookresearch/wmar 上找到。

更新时间: 2025-10-23 17:33:59

领域: cs.LG,cs.AI,cs.CR,cs.CV

下载: http://arxiv.org/abs/2506.16349v2