ConcealGS: Concealing Invisible Copyright Information in 3D Gaussian Splatting

📄 arXiv: 2501.03605v1 📥 PDF

作者: Yifeng Yang, Hengyu Liu, Chenxin Li, Yining Sun, Wuyang Li, Yifan Liu, Yiyang Lin, Yixuan Yuan, Nanyang Ye

分类: cs.CV, cs.MM, eess.IV

发布日期: 2025-01-07

💡 一句话要点

ConcealGS：提出一种在3D高斯溅射中隐藏不可见版权信息的方法

🎯 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: 3D高斯溅射 版权保护 隐写术 知识蒸馏 梯度优化

📋 核心要点

  1. 现有3D数据版权保护技术主要集中在传统视觉数据和NeRF格式，对新兴的3D高斯溅射（3D-GS）格式缺乏有效隐写方法。
  2. ConcealGS通过知识蒸馏和梯度优化策略，将隐式信息嵌入3D-GS中，克服了NeRF模型的局限性，提升了信息鲁棒性和重建质量。
  3. 实验表明，ConcealGS能够成功恢复嵌入的隐式信息，同时对渲染质量几乎没有影响，为3D模型版权保护提供新思路。

📝 摘要（中文）

随着3D重建技术的快速发展，3D数据的广泛传播已成为未来趋势。虽然传统的视觉数据（如图像和视频）和基于NeRF的格式已经拥有成熟的版权保护技术，但针对新兴的3D高斯溅射（3D-GS）格式的隐写技术尚未得到充分探索。为了解决这个问题，我们提出ConcealGS，一种将隐式信息嵌入到3D-GS中的创新方法。通过引入基于3D-GS的知识蒸馏和梯度优化策略，ConcealGS克服了基于NeRF的模型的局限性，并增强了隐式信息的鲁棒性和3D重建的质量。我们在各种潜在的应用场景中评估了ConcealGS，实验结果表明，ConcealGS不仅成功地恢复了隐式信息，而且几乎没有影响渲染质量，为未来在3D模型中嵌入不可见和可恢复的信息提供了一种新方法。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决3D高斯溅射（3D-GS）格式缺乏有效版权保护手段的问题。现有方法，如针对NeRF的隐写术，无法直接应用于3D-GS，因为3D-GS的表示方式和优化过程与NeRF有显著差异。因此，如何在3D-GS中嵌入隐式信息，同时保证渲染质量和信息鲁棒性，是一个挑战。

核心思路：ConcealGS的核心思路是将隐式信息嵌入到3D-GS的参数中，并通过知识蒸馏和梯度优化来保证嵌入信息的鲁棒性和渲染质量。具体来说，首先训练一个原始的3D-GS模型，然后将隐式信息编码成一个目标信号。接着，通过优化3D-GS的参数，使得渲染结果在特定视角下尽可能接近目标信号，从而将隐式信息嵌入到模型中。同时，利用知识蒸馏，保持嵌入信息后的模型与原始模型的渲染一致性，避免渲染质量下降。

技术框架：ConcealGS的技术框架主要包括三个阶段：1) 原始3D-GS模型训练；2) 隐式信息编码与目标信号生成；3) 基于知识蒸馏和梯度优化的信息嵌入与模型微调。在第一阶段，使用标准3D-GS训练流程得到一个高质量的3D模型。在第二阶段，将需要嵌入的版权信息编码成一个二进制序列，并将其转换为一个特定视角的图像作为目标信号。在第三阶段，通过优化3D-GS的参数，使得从该视角渲染的图像尽可能接近目标信号，同时利用知识蒸馏损失函数，保证渲染质量。

关键创新：ConcealGS的关键创新在于将知识蒸馏和梯度优化相结合，用于在3D-GS中嵌入隐式信息。与直接优化渲染结果使其接近目标信号的方法相比，知识蒸馏能够更好地保持模型的渲染质量。此外，针对3D-GS的特性，设计了特定的梯度优化策略，提高了信息嵌入的效率和鲁棒性。

关键设计：ConcealGS的关键设计包括：1) 目标信号的生成方式，选择合适的视角和图像大小，以平衡信息容量和渲染质量；2) 知识蒸馏损失函数的选择，使用L1或L2损失函数来衡量嵌入信息前后渲染结果的差异；3) 梯度优化器的选择和学习率的设置，采用Adam优化器，并根据实验结果调整学习率，以保证优化过程的稳定性和收敛速度。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，ConcealGS能够在3D-GS模型中成功嵌入隐式信息，并且对渲染质量的影响非常小。在多个数据集上进行了测试，ConcealGS在恢复隐式信息的同时，能够保持与原始模型相似的PSNR和SSIM值。与没有使用知识蒸馏的方法相比，ConcealGS在渲染质量上取得了显著提升，证明了知识蒸馏策略的有效性。

🎯 应用场景

ConcealGS可应用于3D模型的版权保护、数字水印、内容溯源等领域。例如，创作者可以将版权信息嵌入到3D模型中，防止未经授权的复制和传播。在游戏、电影等行业，可以利用ConcealGS对3D资产进行加密和认证，确保内容的安全性和完整性。此外，ConcealGS还可以用于增强现实（AR）和虚拟现实（VR）应用中的内容安全性。

📄 摘要（原文）

With the rapid development of 3D reconstruction technology, the widespread distribution of 3D data has become a future trend. While traditional visual data (such as images and videos) and NeRF-based formats already have mature techniques for copyright protection, steganographic techniques for the emerging 3D Gaussian Splatting (3D-GS) format have yet to be fully explored. To address this, we propose ConcealGS, an innovative method for embedding implicit information into 3D-GS. By introducing the knowledge distillation and gradient optimization strategy based on 3D-GS, ConcealGS overcomes the limitations of NeRF-based models and enhances the robustness of implicit information and the quality of 3D reconstruction. We evaluate ConcealGS in various potential application scenarios, and experimental results have demonstrated that ConcealGS not only successfully recovers implicit information but also has almost no impact on rendering quality, providing a new approach for embedding invisible and recoverable information into 3D models in the future.