UniMark: Artificial Intelligence Generated Content Identification Toolkit

📄 arXiv: 2512.12324v2 📥 PDF

作者: Meilin Li, Ji He, Yi Yu, Jia Xu, Shanzhe Lei, Yan Teng, Yingchun Wang, Xuhong Wang

分类: cs.CR, cs.AI

发布日期: 2025-12-13 (更新: 2025-12-26)

备注: 5 Pages

💡 一句话要点

UniMark：用于人工智能生成内容识别的开源统一工具包

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: AIGC识别 多模态内容治理 隐藏水印 可见标记 开源工具包 内容审核 版权保护

📋 核心要点

  1. 现有AIGC识别工具碎片化，且缺乏对可见合规标记的原生支持，难以满足监管需求。
  2. UniMark采用模块化统一引擎，支持隐藏水印（版权保护）和可见标记（合规监管）的双操作策略。
  3. 论文建立了标准化的多模态评估框架，包含图像、视频和音频三个基准测试，确保性能评估的严谨性。

📝 摘要（中文）

人工智能生成内容（AIGC）的快速普及引发了信任危机和紧迫的监管需求。然而，现有的识别工具存在碎片化和缺乏对可见合规标记支持的问题。为了解决这些差距，我们推出了UniMark，一个开源的、统一的多模态内容治理框架。我们的系统采用模块化的统一引擎，抽象了文本、图像、音频和视频模态的复杂性。至关重要的是，我们提出了一种新颖的双操作策略，原生支持用于版权保护的“隐藏水印”和用于监管合规的“可见标记”。此外，我们建立了一个标准化的评估框架，包含三个专门的基准测试（Image/Video/Audio-Bench），以确保严格的性能评估。该工具包弥合了先进算法和工程实现之间的差距，从而促进了更加透明和安全的数字生态系统。

🔬 方法详解

问题定义：当前人工智能生成内容（AIGC）的快速增长带来了严重的信任问题，同时也对内容监管提出了更高的要求。现有的AIGC识别工具通常是针对特定模态（如图像、文本）设计的，缺乏统一性，难以处理多模态内容。此外，这些工具通常不支持可见的合规标记，使得用户难以区分AIGC内容和人类创作的内容，从而影响了内容的可信度。

核心思路：UniMark的核心思路是构建一个统一的、模块化的多模态内容治理框架，该框架能够同时支持隐藏水印和可见标记。隐藏水印用于版权保护，而可见标记则用于满足监管合规要求。通过统一的引擎处理不同模态的内容，降低了开发的复杂性，提高了系统的可扩展性。

技术框架：UniMark的整体架构包含以下几个主要模块：1) 多模态统一引擎：负责处理文本、图像、音频和视频等不同模态的内容，提供统一的接口。2) 隐藏水印模块：用于在AIGC内容中嵌入不可见的数字水印，以进行版权追踪和溯源。3) 可见标记模块：用于在AIGC内容上添加可见的标记，例如标签或图标，以告知用户该内容是由AI生成的。4) 标准化评估框架：包含Image-Bench、Video-Bench和Audio-Bench三个基准测试，用于评估UniMark在不同模态上的性能。

关键创新：UniMark的关键创新在于其双操作策略，即同时支持隐藏水印和可见标记。这种策略能够同时满足版权保护和监管合规的需求，从而构建一个更加透明和安全的数字生态系统。此外，UniMark的模块化设计使得系统易于扩展和定制，可以适应不同的应用场景。

关键设计：UniMark的多模态统一引擎采用了一种基于深度学习的特征提取方法，将不同模态的内容转换为统一的特征向量。隐藏水印模块采用了一种鲁棒的水印嵌入算法，能够在保证水印不可见性的同时，抵抗常见的图像处理操作。可见标记模块则提供了一系列可定制的标记样式，用户可以根据自己的需求选择合适的标记。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

UniMark建立了包含图像、视频和音频三个模态的标准化评估基准，为AIGC识别工具的性能评估提供了统一的标准。实验结果表明，UniMark在不同模态上均取得了良好的性能，能够有效地识别AIGC内容并嵌入水印。具体的性能数据和对比基线信息在论文中进一步展示。

🎯 应用场景

UniMark可广泛应用于内容审核、版权保护、AIGC内容溯源等领域。该工具包能够帮助平台识别和标记AIGC内容，提高内容透明度，减少虚假信息的传播。同时，UniMark还可以用于保护创作者的版权，防止AIGC内容被滥用。未来，UniMark有望成为AIGC内容治理的重要基础设施。

📄 摘要（原文）

The rapid proliferation of Artificial Intelligence Generated Content has precipitated a crisis of trust and urgent regulatory demands. However, existing identification tools suffer from fragmentation and a lack of support for visible compliance marking. To address these gaps, we introduce the \textbf{UniMark}, an open-source, unified framework for multimodal content governance. Our system features a modular unified engine that abstracts complexities across text, image, audio, and video modalities. Crucially, we propose a novel dual-operation strategy, natively supporting both \emph{Hidden Watermarking} for copyright protection and \emph{Visible Marking} for regulatory compliance. Furthermore, we establish a standardized evaluation framework with three specialized benchmarks (Image/Video/Audio-Bench) to ensure rigorous performance assessment. This toolkit bridges the gap between advanced algorithms and engineering implementation, fostering a more transparent and secure digital ecosystem.