X-SG$^2$S: Safe and Generalizable Gaussian Splatting with X-dimensional Watermarks
作者: Zihang Cheng, Huiping Zhuang, Chun Li, Xin Meng, Ming Li, Fei Richard Yu, Liqiang Nie
分类: cs.CR, cs.AI, cs.CV
发布日期: 2025-02-13 (更新: 2025-04-23)
💡 一句话要点
X-SG$^2$S：通过X维水印实现安全且可泛化的高斯溅射
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 三维高斯溅射 数字水印 版权保护 多模态信息 信息隐藏
📋 核心要点
- 现有3DGS资产版权保护面临挑战，缺乏有效的水印技术来保护3DGS模型。
- 提出X-SG$^2$S框架，通过多维水印嵌入和提取，在不显著改变3DGS场景的前提下实现版权保护。
- 实验证明X-SG$^2$S能有效隐藏和提取多模态消息，且不影响3DGS的原始参数和渲染效果。
📝 摘要（中文）
三维高斯溅射(3DGS)已广泛应用于三维重建和三维生成。训练得到一个3DGS场景通常需要大量的时间和资源，甚至是有价值的灵感。越来越多的3DGS数字资产给版权保护带来了巨大的挑战。然而，目前针对3DGS的水印技术还缺乏深入的探索。本文提出了一种新的框架X-SG$^2$S，它可以同时对1到3维的消息进行水印处理，同时保持原始3DGS场景几乎不变。一般来说，我们有一个X-SG$^2$S注入器用于同时添加多模态消息，以及一个提取器用于提取它们。具体来说，我们首先以固定的方式将水印分割成消息块，并对3DGS点进行排序。使用自适应门来挑选合适的水印位置。然后使用XD(多维)注入头将多模态消息添加到排序后的3DGS点中。一个可学习的门可以识别带有额外消息的位置，XD提取头可以从可学习的门推荐的位置恢复隐藏的消息。大量的实验表明，所提出的X-SG$^2$S可以有效地隐藏多模态消息，而无需改变预训练的3DGS流程或原始形式的3DGS参数。同时，凭借简单高效的模型结构和高度的实用性，X-SG$^2$S在隐藏和提取多模态内部结构化或非结构化消息方面仍然表现出良好的性能。X-SG$^2$S是第一个统一1到3维3DGS水印模型的模型，也是第一个在单个3DGS中同时添加多模态水印的框架，为后续研究铺平了道路。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决3D高斯溅射（3DGS）模型的版权保护问题。现有的3DGS模型容易被复制和滥用，缺乏有效的水印技术来追踪和保护其版权。现有的水印方法可能无法很好地适应3DGS的特性，或者会显著改变模型的视觉效果和性能。
核心思路：论文的核心思路是在3DGS模型的参数中嵌入多维水印信息，同时尽量减少对原始模型的影响。通过巧妙地选择水印嵌入的位置和方式，以及设计相应的提取机制，实现水印的隐蔽性和鲁棒性。这种方法允许在不影响3DGS渲染质量的前提下，验证模型的版权归属。
技术框架：X-SG$^2$S框架包含两个主要模块：水印注入器和水印提取器。水印注入器负责将多模态水印信息嵌入到3DGS模型的参数中，包括消息分割、3DGS点排序、自适应门控选择水印位置和多维注入头嵌入水印。水印提取器则负责从嵌入水印的3DGS模型中提取水印信息，包括可学习门识别水印位置和多维提取头恢复水印。
关键创新：该论文的关键创新在于提出了一个统一的框架，可以同时嵌入和提取1到3维的多模态水印信息。该框架能够自适应地选择水印嵌入的位置，并使用多维注入头和提取头来处理不同类型的水印信息。此外，该框架还设计了一个可学习的门控机制，用于提高水印提取的准确性。
关键设计：论文的关键设计包括：1) 自适应门控机制，用于选择适合嵌入水印的3DGS点；2) 多维注入头和提取头，用于处理不同维度和模态的水印信息；3) 可学习的门控机制，用于提高水印提取的准确性。具体的参数设置、损失函数和网络结构等细节在论文中有详细描述，但未在摘要中明确提及。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，X-SG$^2$S框架能够在不显著改变3DGS模型视觉效果和性能的前提下，有效地嵌入和提取多模态水印信息。该框架在隐藏和提取水印方面表现出良好的性能，并且具有较高的实用性。具体性能数据和对比基线未在摘要中给出，需要在论文中查找。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于3D模型版权保护、数字资产管理、内容溯源等领域。通过在3DGS模型中嵌入水印，可以有效防止未经授权的复制和传播，维护创作者的权益。该技术还有助于追踪3D模型的来源和使用情况，为数字资产的监管提供支持。
📄 摘要（原文）
3D Gaussian Splatting (3DGS) has been widely used in 3D reconstruction and 3D generation. Training to get a 3DGS scene often takes a lot of time and resources and even valuable inspiration. The increasing amount of 3DGS digital asset have brought great challenges to the copyright protection. However, it still lacks profound exploration targeted at 3DGS. In this paper, we propose a new framework X-SG$^2$S which can simultaneously watermark 1 to 3D messages while keeping the original 3DGS scene almost unchanged. Generally, we have a X-SG$^2$S injector for adding multi-modal messages simultaneously and an extractor for extract them. Specifically, we first split the watermarks into message patches in a fixed manner and sort the 3DGS points. A self-adaption gate is used to pick out suitable location for watermarking. Then use a XD(multi-dimension)-injection heads to add multi-modal messages into sorted 3DGS points. A learnable gate can recognize the location with extra messages and XD-extraction heads can restore hidden messages from the location recommended by the learnable gate. Extensive experiments demonstrated that the proposed X-SG$^2$S can effectively conceal multi modal messages without changing pretrained 3DGS pipeline or the original form of 3DGS parameters. Meanwhile, with simple and efficient model structure and high practicality, X-SG$^2$S still shows good performance in hiding and extracting multi-modal inner structured or unstructured messages. X-SG$^2$S is the first to unify 1 to 3D watermarking model for 3DGS and the first framework to add multi-modal watermarks simultaneous in one 3DGS which pave the wave for later researches.