基于可逆神经网络的神经辐射场水印
Watermarking for neural radiation fields by invertible neural network
武警工程大学 网络与信息安全武警部队重点实验室, 西安 710086
摘要
针对面向隐式表达的神经辐射场的3D模型的版权问题，将神经辐射场水印的嵌入与提取视为一对图像变换的逆问题，提出了一种利用可逆神经网络水印保护神经辐射场版权方案。利用二维图像的水印技术以实现对三维场景的保护，通过可逆网络中的正向过程在神经辐射场的训练图像中嵌入水印，利用逆向过程从神经辐射场渲染出的图像提取水印，实现对神经辐射场以及三维场景的版权保护。但神经辐射场在渲染过程中会造成水印信息丢失，为此设计了图像质量增强模块，将渲染图像通过神经网络进行恢复然后再进行水印提取。同时在每个训练图像中均嵌入水印来训练神经辐射场，实现在多个视角下均可提取水印信息。实验结果表明了提出的水印方案达到版权保护的目的，证明方案的可行性。
基金项目
国家自然科学基金面上项目
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2023.10.0433
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2024年第41卷 第6期
所属栏目: 信息安全技术
出版页码: 1840-1844
文章编号: 1001-3695(2024)06-035-1840-05
发布历史
[2024-02-01] 优先出版
[2024-06-05] 印刷出版
引用本文
孙文权, 刘佳, 董炜娜, 等. 基于可逆神经网络的神经辐射场水印 [J]. 计算机应用研究, 2024, 41 (6): 1840-1844. (Sun Wenquan, Liu Jia, Dong Weina, et al. Watermarking for neural radiation fields by invertible neural network [J]. Application Research of Computers, 2024, 41 (6): 1840-1844. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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