A Watermark-Conditioned Diffusion Model for IP Protection

近年来，保护AI生成内容的道德需求一直是一个重要问题。虽然现有的水印策略已经成功地检测到了合成内容（检测），但在从单个模型中识别生成这些输出的用户方面（所有者识别）的探索有限。在本文中，我们专注于实际场景，并提出了一个统一的水印框架，用于扩散模型背景下的内容版权保护。具体而言，我们考虑两个参与方：模型提供者通过API向公众提供扩散模型的访问权限，用户可以仅以黑盒方式查询模型API并生成图像。我们的任务是将隐藏信息嵌入生成的内容中，以便进一步检测和所有者识别。为了解决这个挑战，我们提出了一种名为WaDiff的水印条件扩散模型，该模型将水印作为条件输入进行操作，并将指纹技术纳入生成过程。我们的WaDiff生成的所有生成输出都携带着用户特定的信息，这些信息可以被图像提取器恢复，并进一步促进取证鉴定。我们在两个流行的扩散模型上进行了广泛的实验，并证明了我们的方法在检测和所有者识别任务中都是有效和稳健的。同时，我们的水印框架对原始生成仅产生微不足道的影响，与现有的水印策略相比，更隐秘和高效。

提出一种新的数字水印方案，旨在解决AI生成内容的版权保护问题，包括检测和所有者识别。

提出了一种Watermark-conditioned Diffusion模型，将数字水印作为条件输入，将指纹技术融入到生成过程中，生成的内容携带用户特定信息，可以通过图像提取器恢复。

实验表明，该方法在检测和所有者识别任务中均有效且鲁棒，对原始生成过程的影响微乎其微，比现有数字水印方案更隐蔽和高效。

最近的相关研究包括基于对抗样本的数字水印方案和基于深度学习的数字水印方案。