Splats in Splats++: Robust and Generalizable 3D Gaussian Splatting Steganography
作者: Yijia Guo, Wenkai Huang, Tong Hu, Gaolei Li, Yang Li, Yuxin Hong, Liwen Hu, Xitong Ling, Jianhua Li, Shengbo Chen, Tiejun Huang, Lei Ma
分类: cs.CV
发布日期: 2026-04-17
💡 一句话要点
提出Splats in Splats++以解决3D高斯点云隐写问题
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 3D隐写 高斯点云 信息嵌入 版权保护 渲染效率 鲁棒性 多媒体数据
📋 核心要点
- 现有的隐写方法在安全性与高容量数据嵌入之间难以平衡，常常影响3D资产的原生渲染效果。
- 提出的Splats in Splats++框架能够在不破坏渲染管道的情况下，将高容量信息嵌入到3DGS表示中，采用重要性分级的SH系数加密方案。
- 实验结果显示，该方法在信息保真度上提高了6.28 dB，渲染速度提升了3倍，并且对3D结构攻击表现出卓越的鲁棒性。
📝 摘要（中文）
3D高斯点云隐写（3DGS）最近重新定义了3D重建的范式，在视觉保真度和计算效率之间取得了前所未有的平衡。随着其应用的普及，保护3DGS资产的版权变得至关重要。然而，现有的隐形信息嵌入框架在安全性和高容量数据嵌入与资产的内在效用之间难以调和，常常破坏原有的渲染流程或对结构扰动表现出脆弱性。本文提出了Splats in Splats++，一个统一且与管道无关的隐写框架，能够无缝地将高容量的3D/4D内容嵌入到原生的3DGS表示中。通过对球谐函数频率分布的分析，我们提出了一种重要性分级的SH系数加密方案，实现了无感知的嵌入而不损害原始表达能力。为根本解决导致信息泄露的几何模糊性，我们引入了一种Hash-Grid引导的不透明映射机制，并结合新颖的梯度门控不透明一致性损失，严格约束原始场景与隐藏场景之间的空间属性耦合。大量实验表明，我们的方法在信息保真度、渲染速度和对抗攻击的鲁棒性方面显著优于现有方法。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决现有隐写方法在嵌入高容量信息时对3D高斯点云资产的渲染效果造成的影响，以及信息泄露问题。现有方法往往无法兼顾安全性和资产的内在效用，导致隐写效果不佳。
核心思路：提出的Splats in Splats++框架通过分析球谐函数的频率分布，设计了一种重要性分级的SH系数加密方案，能够在不影响原始表达能力的情况下实现无感知的嵌入。
技术框架：该框架包括两个主要模块：Hash-Grid引导的不透明映射机制和梯度门控不透明一致性损失。前者用于解决几何模糊性，后者则确保原始场景与隐藏场景之间的空间属性耦合。
关键创新：最重要的创新在于提出了一种新的隐写框架，能够在保持3DGS渲染效果的同时，实现高容量信息的安全嵌入，显著提高了信息保真度和渲染效率。
关键设计：在损失函数设计上，结合了梯度门控机制，以确保嵌入信息与原始场景的一致性。此外，SH系数的加密方案采用了重要性分级策略，以优化信息嵌入的效果。实验中还验证了该框架在不同场景下的适应性和鲁棒性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，Splats in Splats++在信息保真度上比现有方法提高了6.28 dB，渲染速度提升了3倍，并且在面对激进的3D结构攻击时表现出卓越的鲁棒性，显示出其在隐写领域的显著优势。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括数字版权保护、3D内容创作和动态场景隐写等。通过在3D资产中嵌入隐秘信息，可以有效保护创作者的版权，同时不影响用户的视觉体验。未来，该框架还可能扩展到更广泛的多媒体数据隐写任务中。
📄 摘要（原文）
3D Gaussian Splatting (3DGS) has recently redefined the paradigm of 3D reconstruction, striking an unprecedented balance between visual fidelity and computational efficiency. As its adoption proliferates, safeguarding the copyright of explicit 3DGS assets has become paramount. However, existing invisible message embedding frameworks struggle to reconcile secure and high-capacity data embedding with intrinsic asset utility, often disrupting the native rendering pipeline or exhibiting vulnerability to structural perturbations. In this work, we present \textbf{\textit{Splats in Splats++}}, a unified and pipeline-agnostic steganography framework that seamlessly embeds high-capacity 3D/4D content directly within the native 3DGS representation. Grounded in a principled analysis of the frequency distribution of Spherical Harmonics (SH), we propose an importance-graded SH coefficient encryption scheme that achieves imperceptible embedding without compromising the original expressive power. To fundamentally resolve the geometric ambiguities that lead to message leakage, we introduce a \textbf{Hash-Grid Guided Opacity Mapping} mechanism. Coupled with a novel \textbf{Gradient-Gated Opacity Consistency Loss}, our formulation enforces a stringent spatial-attribute coupling between the original and hidden scenes, effectively projecting the discrete attribute mapping into a continuous, attack-resilient latent manifold. Extensive experiments demonstrate that our method substantially outperforms existing approaches, achieving up to \textbf{6.28 db} higher message fidelity, \textbf{3$\times$} faster rendering, and exceptional robustness against aggressive 3D-targeted structural attacks (e.g., GSPure). Furthermore, our framework exhibits remarkable versatility, generalizing seamlessly to 2D image embedding, 4D dynamic scene steganography, and diverse downstream tasks.