GeometrySticker: Enabling Ownership Claim of Recolorized Neural Radiance Fields

📄 arXiv: 2407.13390v1 📥 PDF

作者: Xiufeng Huang, Ka Chun Cheung, Simon See, Renjie Wan

分类: cs.CV

发布日期: 2024-07-18

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

GeometrySticker：实现对NeRF模型颜色重着色的所有权声明

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 神经辐射场 版权保护 数字水印 几何编码 所有权声明

📋 核心要点

  1. 现有NeRF版权保护方法易受颜色重着色攻击，导致嵌入的数字签名丢失，无法有效声明所有权。
  2. GeometrySticker将二进制消息嵌入NeRF的几何结构中，类似于贴纸，从而抵抗颜色修改带来的信息损失。
  3. 实验表明，GeometrySticker适用于多种NeRF架构，并且对各种图像扭曲具有良好的鲁棒性，能有效保护所有权。

📝 摘要（中文）

神经辐射场（NeRF）颜色重着色的显著进展简化了修改NeRF颜色属性的过程。然而，由于NeRF具有作为可共享数字资产的潜力，恶意用户可能会更改NeRF模型的颜色，并虚假地声称重着色版本归他们所有。为了防止此类所有权侵犯，使原始NeRF创建者能够确立对重着色NeRF的权利至关重要。虽然像CopyRNeRF这样的方法已经被引入，用于将二进制消息嵌入到NeRF模型中作为版权保护的数字签名，但重着色过程可能会删除这些二进制消息。在本文中，我们提出了GeometrySticker，一种将二进制消息无缝集成到辐射场几何组件中的方法，类似于应用贴纸。GeometrySticker可以将二进制消息嵌入到NeRF模型中，同时保持这些消息在颜色重着色下的有效性。我们的综合研究表明，GeometrySticker适用于流行的NeRF架构，并对各种失真保持了令人称赞的鲁棒性。

🔬 方法详解

问题定义：该论文旨在解决NeRF模型在颜色重着色后，原始作者的所有权难以声明的问题。现有的版权保护方法，如CopyRNeRF，通过在NeRF模型中嵌入二进制消息作为数字签名，但这些消息容易在颜色重着色过程中被移除，导致所有权验证失效。

核心思路：GeometrySticker的核心思路是将二进制消息嵌入到NeRF模型的几何结构中，而不是颜色信息中。由于几何结构在颜色重着色过程中通常保持不变，因此嵌入的二进制消息可以抵抗颜色修改带来的信息损失，从而实现对重着色NeRF模型的所有权声明。这种方法类似于在物体表面贴上一个不会因为颜色改变而消失的贴纸。

技术框架：GeometrySticker的整体框架包括以下几个主要步骤：1) 选择NeRF模型；2) 将二进制消息编码为几何形状的微小扰动；3) 将这些扰动添加到NeRF模型的几何结构中；4) 使用修改后的NeRF模型进行渲染；5) 在需要验证所有权时，从渲染的图像中提取嵌入的二进制消息，并与原始消息进行比较。

关键创新：GeometrySticker最重要的技术创新点在于将版权信息嵌入到NeRF的几何结构中，而非颜色信息。这与现有方法将信息嵌入颜色或纹理中形成鲜明对比，使其能够抵抗颜色重着色攻击。这种方法利用了几何结构在颜色变换中的不变性，从而提高了版权保护的鲁棒性。

关键设计：GeometrySticker的关键设计包括：1) 使用一种鲁棒的编码方案，将二进制消息转换为几何形状的微小扰动，确保这些扰动不会显著影响NeRF模型的渲染质量；2) 设计一种提取算法，能够从渲染的图像中准确地提取嵌入的二进制消息，即使图像受到各种失真；3) 优化嵌入过程，以最小化对NeRF模型渲染质量的影响，同时最大化嵌入信息的鲁棒性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，GeometrySticker能够有效地将二进制消息嵌入到各种NeRF模型中，并且对颜色重着色、图像噪声、JPEG压缩等常见图像失真具有很强的鲁棒性。与现有方法相比，GeometrySticker在颜色重着色攻击下能够保持更高的信息提取准确率，从而更有效地保护NeRF模型的所有权。

🎯 应用场景

GeometrySticker可应用于数字资产版权保护领域，尤其是在NeRF模型作为可共享和修改的数字资产的情况下。它可以帮助原始NeRF创建者确立对重着色或其他修改版本的权利，防止恶意用户篡改和盗用。该技术还有潜力应用于其他三维模型和场景的版权保护，促进数字资产的健康发展。

📄 摘要（原文）

Remarkable advancements in the recolorization of Neural Radiance Fields (NeRF) have simplified the process of modifying NeRF's color attributes. Yet, with the potential of NeRF to serve as shareable digital assets, there's a concern that malicious users might alter the color of NeRF models and falsely claim the recolorized version as their own. To safeguard against such breaches of ownership, enabling original NeRF creators to establish rights over recolorized NeRF is crucial. While approaches like CopyRNeRF have been introduced to embed binary messages into NeRF models as digital signatures for copyright protection, the process of recolorization can remove these binary messages. In our paper, we present GeometrySticker, a method for seamlessly integrating binary messages into the geometry components of radiance fields, akin to applying a sticker. GeometrySticker can embed binary messages into NeRF models while preserving the effectiveness of these messages against recolorization. Our comprehensive studies demonstrate that GeometrySticker is adaptable to prevalent NeRF architectures and maintains a commendable level of robustness against various distortions. Project page: https://kevinhuangxf.github.io/GeometrySticker/.