Protecting NeRFs' Copyright via Plug-And-Play Watermarking Base Model

📄 arXiv: 2407.07735v1 📥 PDF

作者: Qi Song, Ziyuan Luo, Ka Chun Cheung, Simon See, Renjie Wan

分类: cs.CV

发布日期: 2024-07-10

备注: Accepted by ECCV2024

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

提出NeRFProtector以保护NeRF版权问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 神经辐射场 版权保护 水印技术 即插即用 3D场景表示 渐进蒸馏 知识产权

📋 核心要点

  1. 现有的NeRF方法在版权保护方面存在不足，无法有效嵌入水印信息，导致知识产权易受侵犯。
  2. 本文提出的NeRFProtector通过即插即用的水印基础模型，允许创作者在生成NeRF时直接嵌入版权信息。
  3. 实验结果表明，NeRFProtector在性能上与多种先进的神经渲染方法相当，展示了其有效性和灵活性。

📝 摘要（中文）

神经辐射场（NeRF）已成为3D场景表示的关键方法。随着NeRF的日益重要，保护其知识产权变得愈发重要。本文提出了NeRFProtector，采用即插即用策略，在NeRF创建过程中保护其版权。NeRFProtector利用预训练的水印基础模型，使NeRF创作者能够在创建NeRF时直接嵌入二进制消息。我们的即插即用特性确保NeRF创作者可以灵活选择NeRF变体，而无需过多修改。通过我们新设计的渐进蒸馏方法，我们展示了与多种领先神经渲染方法相当的性能。我们的项目可在：https://qsong2001.github.io/NeRFProtector获取。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决NeRF在创建过程中缺乏有效版权保护的问题。现有方法无法在生成过程中嵌入水印，导致知识产权易受侵犯。

核心思路：论文提出的NeRFProtector采用即插即用的水印基础模型，使得NeRF创作者可以在生成过程中灵活嵌入版权信息，确保其知识产权得到保护。

技术框架：整体架构包括水印基础模型的预训练阶段和NeRF生成阶段。在生成NeRF时，创作者可以选择是否嵌入水印信息，且不影响生成效果。

关键创新：最重要的技术创新在于即插即用的水印嵌入方式，使得创作者可以在不改变生成流程的情况下，灵活选择是否保护版权。这与现有方法的固定嵌入方式形成鲜明对比。

关键设计：在技术细节上，采用了渐进蒸馏方法来优化水印嵌入的效果，确保嵌入信息不会显著影响NeRF的渲染质量。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，NeRFProtector在嵌入水印后，仍能保持与多种领先神经渲染方法相当的性能，具体性能指标未详细列出，但表明其在版权保护与渲染质量之间取得了良好的平衡。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括3D内容创作、虚拟现实和游戏开发等。通过有效的版权保护，NeRFProtector能够帮助创作者维护其知识产权，促进3D技术的健康发展，提升创作的安全性和信任度。

📄 摘要（原文）

Neural Radiance Fields (NeRFs) have become a key method for 3D scene representation. With the rising prominence and influence of NeRF, safeguarding its intellectual property has become increasingly important. In this paper, we propose \textbf{NeRFProtector}, which adopts a plug-and-play strategy to protect NeRF's copyright during its creation. NeRFProtector utilizes a pre-trained watermarking base model, enabling NeRF creators to embed binary messages directly while creating their NeRF. Our plug-and-play property ensures NeRF creators can flexibly choose NeRF variants without excessive modifications. Leveraging our newly designed progressive distillation, we demonstrate performance on par with several leading-edge neural rendering methods. Our project is available at: \url{https://qsong2001.github.io/NeRFProtector}.