GuardSplat: Efficient and Robust Watermarking for 3D Gaussian Splatting

📄 arXiv: 2411.19895v5 📥 PDF

作者: Zixuan Chen, Guangcong Wang, Jiahao Zhu, Jianhuang Lai, Xiaohua Xie

分类: cs.CV, cs.CR

发布日期: 2024-11-29 (更新: 2025-03-17)

备注: This paper is accepted by the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2025

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💡 一句话要点

GuardSplat：高效鲁棒的3D高斯溅射水印方案，保护3D资产版权

🎯 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 版权保护 球谐函数 CLIP模型 鲁棒性 数字内容安全

📋 核心要点

  1. 现有3DGS水印方法在安全性、容量、不可见性和训练效率方面存在不足，无法有效保护3D资产版权。
  2. GuardSplat利用CLIP引导优化消息解码器，并设计球谐函数感知消息嵌入模块，在保证不可见性的同时提高安全性。
  3. 实验结果表明，GuardSplat在水印容量、提取精度和抗失真能力方面均优于现有技术，且优化速度更快。

📝 摘要（中文）

3D高斯溅射(3DGS)最近为各种应用创造了令人印象深刻的3D资产。然而，考虑到安全性、容量、不可见性和训练效率，3DGS资产的版权没有得到很好的保护，因为现有的水印方法不适合其渲染流程。本文提出了一种创新且高效的3DGS资产水印框架GuardSplat。具体来说，1) 我们提出了一个CLIP引导的pipeline，以最小的成本优化消息解码器。关键目标是通过利用CLIP的对齐能力和丰富的表示来实现高精度提取，从而展示出卓越的容量和效率。2) 我们为3DGS定制了一个球谐函数感知(SH-aware)消息嵌入模块，将消息无缝地嵌入到每个3D高斯的SH特征中，同时保留原始的3D结构。这使得水印3DGS资产具有最小的保真度损失，并防止恶意用户从模型文件中删除水印，满足了对不可见性和安全性的需求。3) 我们提出了一个抗失真消息提取模块，以提高对各种失真的鲁棒性。实验表明，GuardSplat优于最先进的方法，并实现了快速的优化速度。

🔬 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。现有的水印方法难以直接应用于3DGS，因为3DGS的渲染流程和数据结构与传统图像或网格模型有很大不同。此外，现有方法在安全性、容量、不可见性和训练效率方面存在局限性，容易被恶意攻击或影响模型质量。

核心思路：论文的核心思路是将水印信息嵌入到3D高斯模型的球谐函数(Spherical Harmonics, SH)特征中，并利用CLIP模型来指导水印解码器的训练，从而实现高效、鲁棒且不可见的水印方案。通过将水印嵌入到SH特征中，可以避免对原始3D结构的显著改变，从而保证渲染质量。利用CLIP模型，可以提高水印提取的精度和鲁棒性。

技术框架：GuardSplat框架主要包含三个模块：SH-aware Message Embedding（球谐函数感知消息嵌入）、CLIP-guided Message Decoder Optimization（CLIP引导的消息解码器优化）和Anti-distortion Message Extraction（抗失真消息提取）。首先，SH-aware Message Embedding模块将水印信息嵌入到3D高斯模型的SH特征中。然后，CLIP-guided Message Decoder Optimization模块利用CLIP模型来优化消息解码器，提高水印提取的精度。最后，Anti-distortion Message Extraction模块用于从可能受到各种失真的3DGS模型中提取水印信息。

关键创新：GuardSplat的关键创新在于：1) 提出了一个SH-aware Message Embedding模块，能够将水印信息无缝地嵌入到3D高斯模型的SH特征中，同时保持原始3D结构。2) 提出了一个CLIP-guided Message Decoder Optimization模块，利用CLIP模型来指导消息解码器的训练，从而提高水印提取的精度和鲁棒性。3) 提出了一个Anti-distortion Message Extraction模块，能够从可能受到各种失真的3DGS模型中提取水印信息。

关键设计：在SH-aware Message Embedding模块中，论文设计了一种将水印信息嵌入到SH特征的具体方法，例如，可以通过修改SH系数的某些位来嵌入水印信息。在CLIP-guided Message Decoder Optimization模块中，论文使用CLIP模型来计算原始3DGS模型和嵌入水印后的3DGS模型之间的相似度，并将其作为损失函数的一部分，从而指导消息解码器的训练。在Anti-distortion Message Extraction模块中，论文设计了一种自适应阈值方法，用于从可能受到各种失真的3DGS模型中提取水印信息。

📊 实验亮点

实验结果表明，GuardSplat在水印容量、提取精度和抗失真能力方面均优于现有技术。例如，GuardSplat在保持较高渲染质量的同时，能够嵌入更大的水印信息，并且在受到噪声、压缩等攻击后，仍能准确提取水印。此外，GuardSplat的优化速度也明显快于其他方法。

🎯 应用场景

GuardSplat可应用于3D资产版权保护、数字内容认证、以及3D模型溯源等领域。通过嵌入水印，可以有效防止3DGS模型被非法复制和篡改，维护创作者的权益。该技术还有助于构建可信的3D内容生态系统，促进3DGS技术在游戏、电影、建筑等行业的广泛应用。

📄 摘要（原文）

3D Gaussian Splatting (3DGS) has recently created impressive 3D assets for various applications. However, considering security, capacity, invisibility, and training efficiency, the copyright of 3DGS assets is not well protected as existing watermarking methods are unsuited for its rendering pipeline. In this paper, we propose GuardSplat, an innovative and efficient framework for watermarking 3DGS assets. Specifically, 1) We propose a CLIP-guided pipeline for optimizing the message decoder with minimal costs. The key objective is to achieve high-accuracy extraction by leveraging CLIP's aligning capability and rich representations, demonstrating exceptional capacity and efficiency. 2) We tailor a Spherical-Harmonic-aware (SH-aware) Message Embedding module for 3DGS, seamlessly embedding messages into the SH features of each 3D Gaussian while preserving the original 3D structure. This enables watermarking 3DGS assets with minimal fidelity trade-offs and prevents malicious users from removing the watermarks from the model files, meeting the demands for invisibility and security. 3) We present an Anti-distortion Message Extraction module to improve robustness against various distortions. Experiments demonstrate that GuardSplat outperforms state-of-the-art and achieves fast optimization speed. Project page is at https://narcissusex.github.io/GuardSplat, and Code is at https://github.com/NarcissusEx/GuardSplat.