TrustMark: Universal Watermarking for Arbitrary Resolution Images

我们提出了一种基于GAN的数字水印方法TrustMark，用于实现不可感知的数字水印，以实现版权保护、防止误导和负责任的生成AI。我们的模型采用了新颖的架构和空间频谱损失设计，以平衡水印图像质量和水印恢复准确性之间的权衡。我们的模型在训练时考虑了鲁棒性，可以经受住对编码图像进行的各种内部和外部扰动。此外，我们还引入了TrustMark-RM - 一种水印去除方法，可用于重新加水印。我们的方法在三个任意分辨率图像基准测试中取得了最先进的性能。

TrustMark试图解决数字水印在版权保护、防止误导和负责任的生成AI方面的重要性，并提出一种GAN-based数字水印方法。

TrustMark提出了一种新的GAN-based数字水印方法，采用新颖的架构和空间频谱损失来平衡水印图像质量和水印恢复准确性之间的权衡。该模型经过了鲁棒性训练，能够承受编码图像上的各种内部和外部扰动。

论文在三个基准测试中实现了最先进的性能，包括任意分辨率图像。TrustMark-RM是一种有用的去水印方法，可用于重新水印。论文的实验设计良好，使用了多个数据集，并提供了开源代码。

最近在数字水印领域中，还有一些相关的研究，例如Deep Watermarking, Learning-Based Digital Watermarking和Robust Watermarking。