V2A-Mark: Versatile Deep Visual-Audio Watermarking for Manipulation Localization and Copyright Protection

AI生成的视频已经彻底改变了短视频制作、电影制作和个性化媒体，使得视频本地编辑成为必不可少的工具。然而，这种进步也模糊了现实和虚构之间的界限，给多媒体取证带来了挑战。为了解决这一紧迫问题，提出了V2A-Mark，以解决当前视频篡改取证存在的局限性，如泛化能力差、单一功能和单一模态聚焦。将视频隐写的脆弱性与深度鲁棒的水印技术相结合，我们的方法可以将不可见的视听本地化水印和版权水印嵌入原始视频帧和音频中，实现精确的篡改定位和版权保护。我们还设计了一个时间对齐和融合模块和退化提示学习，以增强定位精度和解码鲁棒性。同时，我们引入了一种样本级音频定位方法和跨模态版权提取机制，以耦合音频和视频帧的信息。V2A-Mark的有效性已在一个视听篡改数据集上得到验证，强调了其在定位精度和版权准确性方面的优越性，这对于AIGC视频时代的视频编辑的可持续发展至关重要。

论文旨在解决当前视频篡改取证技术的局限性，提出了一种结合视频隐写和深度水印的V2A-Mark方法，实现了无形水印和版权水印的嵌入，以及精确的篡改定位和版权保护。

V2A-Mark方法结合了视频隐写和深度水印技术，实现了无形水印和版权水印的嵌入，同时设计了时间对齐和融合模块以及降级提示学习，提高了篡改定位的准确性和解码的鲁棒性。

论文使用了一个视听篡改数据集来验证V2A-Mark方法的有效性，实验结果表明该方法在篡改定位和版权识别方面具有较高的精确度。此外，论文还介绍了样本级音频定位和跨模态版权提取机制。

最近的相关研究包括：1. "Video Tampering Detection Using Content-Based Watermarking Technique"；2. "A Survey of Video Tampering Detection Techniques"；3. "Real-Time Detection of Video Tampering Based on Content-Aware Watermarking"。