Image Watermarks are Removable Using Controllable Regeneration from Clean Noise
作者: Yepeng Liu, Yiren Song, Hai Ci, Yu Zhang, Haofan Wang, Mike Zheng Shou, Yuheng Bu
分类: cs.CR, cs.AI, cs.CV
发布日期: 2024-10-07 (更新: 2025-03-02)
备注: ICLR2025
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出可控再生方法，有效去除图像水印并保持图像质量与一致性
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 图像水印去除 可控扩散模型 图像再生 语义控制 空间控制 数字版权管理 图像修复
📋 核心要点
- 现有水印技术虽能保护版权，但缺乏对抗恶意去除的有效手段，鲁棒性面临挑战。
- 论文提出基于可控扩散模型的水印去除方法，通过语义和空间特征引导图像再生，实现水印移除。
- 实验表明，该方法在去除水印的同时，能保持图像视觉质量和内容一致性，优于现有方法。
📝 摘要（中文）
图像水印技术在大型生成模型时代对于声明所有权、防止滥用和追溯内容来源至关重要。水印技术的一个关键属性是其对各种操作的鲁棒性。本文提出了一种水印去除方法，能够有效消除最先进的水印技术。我们的主要思想是利用可控扩散模型，从干净的高斯噪声中再生水印图像，并利用从水印图像中提取的语义和空间特征。语义控制适配器和空间控制网络经过专门训练，用于控制去噪过程，以确保图像质量并增强清理后的图像与原始水印图像之间的一致性。为了在水印去除性能和图像一致性之间实现平滑的权衡，我们进一步提出了一种可调节和可控的再生方案。该方案向水印图像的潜在表示添加不同数量的噪声步长，然后从此噪声潜在表示开始进行受控去噪过程。随着噪声步数的增加，潜在表示逐渐接近干净的高斯噪声，从而促进所需的权衡。我们将我们的水印去除方法应用于各种水印技术，结果表明，与现有的再生方法相比，我们的方法提供了卓越的视觉一致性/质量和增强的水印去除性能。
🔬 方法详解
问题定义：现有图像水印技术虽然可以用于版权保护，但是在面对恶意攻击时，其鲁棒性不足，容易被去除。现有的水印去除方法通常会引入明显的视觉伪影，影响图像质量，或者无法很好地保持图像的内容一致性。因此，如何在有效去除水印的同时，保持图像的视觉质量和内容一致性是一个重要的挑战。
核心思路：论文的核心思路是利用可控的扩散模型，从干净的高斯噪声中重新生成水印图像。通过控制扩散模型的去噪过程，可以有效地去除水印，同时保持图像的视觉质量和内容一致性。具体来说，论文利用从水印图像中提取的语义和空间特征来引导去噪过程，确保生成的图像在语义和空间上与原始水印图像相似。
技术框架：该方法主要包含以下几个模块：1) 特征提取模块：从水印图像中提取语义和空间特征。2) 可控扩散模型：使用扩散模型从高斯噪声中生成图像。3) 语义控制适配器：利用语义特征控制扩散模型的去噪过程。4) 空间控制网络：利用空间特征控制扩散模型的去噪过程。5) 可调节再生方案：通过添加不同数量的噪声步长，实现水印去除性能和图像一致性之间的权衡。
关键创新：该方法最重要的创新点在于利用可控扩散模型进行水印去除。与传统的图像修复方法不同，该方法不是直接修复水印区域，而是从噪声中重新生成图像，从而避免了引入明显的视觉伪影。此外，该方法还提出了可调节的再生方案，可以根据需要调整水印去除的强度，从而实现水印去除性能和图像一致性之间的权衡。
关键设计：语义控制适配器和空间控制网络是两个关键的设计。语义控制适配器通过将语义特征注入到扩散模型的去噪过程中，引导模型生成具有相似语义的图像。空间控制网络通过将空间特征注入到扩散模型的去噪过程中，引导模型生成具有相似空间结构的图像。此外，可调节再生方案通过控制噪声步长，实现水印去除性能和图像一致性之间的权衡。具体的损失函数设计未知。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法在去除水印的同时，能够保持图像的视觉质量和内容一致性，优于现有的再生方法。具体性能数据未知，但论文强调了在视觉一致性和水印去除性能上都取得了显著提升，并在多种水印技术上验证了方法的有效性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于数字版权管理、图像内容溯源、以及防止生成模型被滥用等领域。通过有效去除水印，可以评估水印算法的安全性，促进更鲁棒水印技术的发展。此外，该技术也可用于清理包含恶意水印的图像，提升图像数据的可用性。
📄 摘要（原文）
Image watermark techniques provide an effective way to assert ownership, deter misuse, and trace content sources, which has become increasingly essential in the era of large generative models. A critical attribute of watermark techniques is their robustness against various manipulations. In this paper, we introduce a watermark removal approach capable of effectively nullifying state-of-the-art watermarking techniques. Our primary insight involves regenerating the watermarked image starting from a clean Gaussian noise via a controllable diffusion model, utilizing the extracted semantic and spatial features from the watermarked image. The semantic control adapter and the spatial control network are specifically trained to control the denoising process towards ensuring image quality and enhancing consistency between the cleaned image and the original watermarked image. To achieve a smooth trade-off between watermark removal performance and image consistency, we further propose an adjustable and controllable regeneration scheme. This scheme adds varying numbers of noise steps to the latent representation of the watermarked image, followed by a controlled denoising process starting from this noisy latent representation. As the number of noise steps increases, the latent representation progressively approaches clean Gaussian noise, facilitating the desired trade-off. We apply our watermark removal methods across various watermarking techniques, and the results demonstrate that our methods offer superior visual consistency/quality and enhanced watermark removal performance compared to existing regeneration approaches. Our code is available at https://github.com/yepengliu/CtrlRegen.