3D-GSW: 3D Gaussian Splatting for Robust Watermarking

📄 arXiv: 2409.13222v4 📥 PDF

作者: Youngdong Jang, Hyunje Park, Feng Yang, Heeju Ko, Euijin Choo, Sangpil Kim

分类: cs.CV

发布日期: 2024-09-20 (更新: 2025-03-31)

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

提出3D-GSW，用于3D高斯溅射模型的鲁棒水印技术，保护模型和渲染图像的版权。

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

关键词: 3D高斯溅射 水印技术 版权保护 频率引导密度化 鲁棒性 渲染质量 模型攻击

📋 核心要点

  1. 现有3D高斯溅射模型缺乏有效的水印技术，难以防止未经授权的使用和复制，版权保护面临挑战。
  2. 该论文提出频率引导的密度化(FGD)方法，通过分析频率信息选择性地移除高斯粒子，在保证渲染质量的同时提高水印的鲁棒性。
  3. 实验结果表明，该方法在保持渲染质量的同时，能够有效抵抗模型攻击和图像失真，显著提升水印的鲁棒性和实时渲染效率。

📝 摘要（中文）

随着3D高斯溅射(3D-GS)受到广泛关注及其商业用途的增加，对水印技术的需求日益增长，以防止未经授权使用3D-GS模型和渲染图像。本文提出了一种针对3D-GS的鲁棒水印方法，该方法可以保护模型及其渲染图像的版权。我们提出的方法在保持高渲染质量的同时，对渲染图像的失真和模型攻击具有鲁棒性。为了实现这些目标，我们提出了频率引导的密度化(FGD)，它基于3D高斯对渲染质量的贡献来移除3D高斯，从而提高实时渲染和消息的鲁棒性。FGD利用离散傅里叶变换来分割高频区域的3D高斯，从而提高渲染质量。此外，我们对3D高斯使用梯度掩码，并设计小波子带损失以提高渲染质量。实验表明，我们的方法将消息隐蔽地嵌入到渲染图像中，并且对包括模型失真在内的各种攻击具有鲁棒性。我们的方法在渲染质量和水印鲁棒性方面都取得了优异的性能，同时提高了实时渲染效率。

🔬 方法详解

问题定义：3D高斯溅射(3D-GS)模型因其高效的渲染能力而日益普及，但缺乏有效的水印技术来保护其版权。现有的水印方法可能无法很好地平衡渲染质量、水印隐蔽性和鲁棒性，容易受到模型攻击和渲染图像失真的影响。因此，需要一种鲁棒的水印方法，既能保护3D-GS模型及其渲染图像的版权，又能保持高渲染质量和实时渲染效率。

核心思路：该论文的核心思路是在3D-GS模型中嵌入水印信息，使其对模型攻击和渲染图像失真具有鲁棒性，同时保持渲染质量。通过频率分析指导高斯粒子的密度化，移除对渲染质量影响较小的高频高斯粒子，从而提高水印的鲁棒性。此外，利用梯度掩码和小波子带损失来优化渲染质量，确保水印的隐蔽性。

技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1) 频率引导的密度化(FGD)：使用离散傅里叶变换分析3D高斯粒子的频率信息，移除高频区域中对渲染质量贡献较小的高斯粒子。2) 水印嵌入：将水印信息嵌入到剩余的高斯粒子的属性中。3) 渲染优化：使用梯度掩码和小波子带损失来优化渲染质量，确保水印的隐蔽性。4) 水印提取：从渲染图像中提取水印信息。

关键创新：该方法的关键创新在于频率引导的密度化(FGD)，它能够根据3D高斯粒子对渲染质量的贡献来选择性地移除高斯粒子，从而提高水印的鲁棒性。与传统的密度化方法不同，FGD利用频率信息来指导密度化过程，从而更好地平衡渲染质量和水印鲁棒性。此外，梯度掩码和小波子带损失的使用也有助于提高渲染质量和水印的隐蔽性。

关键设计：1) 频率分析：使用离散傅里叶变换将3D高斯粒子分解到频域，分析每个高斯粒子对渲染质量的贡献。2) 密度化阈值：设置一个密度化阈值，根据高斯粒子的频率贡献来决定是否移除该粒子。3) 梯度掩码：使用梯度掩码来约束高斯粒子的属性，防止水印嵌入导致渲染质量下降。4) 小波子带损失：设计小波子带损失来优化渲染质量，确保水印的隐蔽性。这些设计共同作用，实现了鲁棒、隐蔽且高效的3D-GS水印技术。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在保持高渲染质量的同时，能够有效抵抗各种模型攻击和图像失真，显著提升水印的鲁棒性。与现有方法相比，该方法在渲染质量(PSNR, SSIM)和水印鲁棒性(Normalized Correlation)方面均取得了显著提升。此外，频率引导的密度化(FGD)还有助于提高实时渲染效率，使得该方法更具实用价值。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于3D模型的版权保护领域，例如游戏资产、建筑可视化、数字艺术品等。通过嵌入鲁棒的水印，可以有效防止未经授权的复制、修改和商业使用，维护创作者的权益。此外，该技术还可以应用于增强现实(AR)和虚拟现实(VR)等领域，用于验证3D内容的来源和完整性，确保用户体验的安全性。

📄 摘要（原文）

As 3D Gaussian Splatting (3D-GS) gains significant attention and its commercial usage increases, the need for watermarking technologies to prevent unauthorized use of the 3D-GS models and rendered images has become increasingly important. In this paper, we introduce a robust watermarking method for 3D-GS that secures copyright of both the model and its rendered images. Our proposed method remains robust against distortions in rendered images and model attacks while maintaining high rendering quality. To achieve these objectives, we present Frequency-Guided Densification (FGD), which removes 3D Gaussians based on their contribution to rendering quality, enhancing real-time rendering and the robustness of the message. FGD utilizes Discrete Fourier Transform to split 3D Gaussians in high-frequency areas, improving rendering quality. Furthermore, we employ a gradient mask for 3D Gaussians and design a wavelet-subband loss to enhance rendering quality. Our experiments show that our method embeds the message in the rendered images invisibly and robustly against various attacks, including model distortion. Our method achieves superior performance in both rendering quality and watermark robustness while improving real-time rendering efficiency. Project page: https://kuai-lab.github.io/cvpr20253dgsw/