NGS-Marker: Robust Native Watermarking for 3D Gaussian Splatting
本文介绍了 NGS-Marker，一种针对 3D 高斯泼溅（3D Gaussian Splatting）的新型原生水印框架，该框架利用基于梯度的渐进式注入策略和混合保护机制，以确保针对部分侵权行为的鲁棒所有权验证，并实现从任何局部场景区域进行解码。
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在快速发展的数字创作世界中，一种名为 3D 高斯泼溅（3D Gaussian Splatting）的新工具脱颖而出，成为构建逼真三维场景的强大方式。想象一下，一个数字景观并非由坚实的方块或光滑的表面构建，而是由数百万个微小的、模糊的彩色光点云组成，这些光点云在空间中独立漂浮。这些被称为高斯原语（Gaussian primitives）的云团可以被排列组合，形成从繁华的城市街道到宁静的森林的一切景象，并且可以从任何角度进行观察，且具有惊人的清晰度。由于这些数字资产易于创建和分享，它们正成为虚拟现实、机器人技术和在线内容的支柱。然而，这种易用性带来了一个显著的问题：当有人可以轻易地从你的场景中摘取单棵树木或一个角色，并将其粘贴到自己的场景中而无需许可时，你该如何保护你的作品？
多年来，保护数字图像的标准方法是在图片本身隐藏一个秘密代码，即水印。这个代码对肉眼不可见，但计算机可以读取它以证明所有权。研究人员一直试图将这种思路应用于 3D 场景，但他们是将这种方法应用于你在屏幕上看到的最终图像，而不是构成场景的 3D 云团。这种方法在整个场景被使用时效果良好，但当场景的一部分被窃取时则会完全失效。如果对手从一个受保护的森林中偷走了几百个这样的云团，并将它们放入一个新的、未经授权的场景中，旧的保护方法就无法找到那个秘密代码。因为代码是隐藏在整个场景与最终图像之间的关系中的，一旦场景被拆解，这种关系也就消失了。
来自浙江大学的一个研究小组识别出了这一特定的漏洞，他们称之为“部分侵权”，并开发了一个全新的系统来解决这个问题。他们创建了一个名为 NGS-Marker 的工具，彻底改变了策略。与其将信息隐藏在最终的图像中，不如直接将其隐藏在这些微小的、漂浮的云团内部。这意味着即使有人只偷走了这些云团中的一小簇，秘密代码也会随之移动。研究人员构建了一个系统，可以为任何局部组的 3D 云团写入唯一的身份标识，并且无论这些云团最终出现在何处或场景如何重新排列，都能将其身份信息读取出来。
他们发现的核心在于一个类似于针对 3D 数据设计的“锁与钥匙”的两步过程。首先，他们训练了一个计算机程序来充当“写入者”。该程序观察一小部分随机选择的漂浮云团，并对其位置和颜色进行极其细微、几乎不可察觉的调整。这些调整非常微妙，以至于人类肉眼看不出最终图像有任何差异，但对于编码特定信息（例如代表所有者姓名的数字字符串）而言却足够精确。其次，他们训练了另一个程序来充当“读取者”。这个读取器可以观察任何一组云团，即使是从更大的场景中提取出的少量云团，也能解码出隐藏的信息。由于信息是直接嵌入到云团的属性中，因此无论场景缺失了什么，或者云团被移动到了完全不同的位置，都不会影响信息的读取。
为了测试这种方法是否真的有效，研究人员模拟了一个盗窃场景。他们提取了一个受保护 3D 场景中的一部分云团，并将其插入到一个新的、未经授权的场景中。当他们尝试使用传统的旧方法来寻找所有者时，这些系统完全失败了，仅能以大约一半的准确率猜中正确的所有者，这并不比随机猜测好多少。相比之下，新系统即使在被盗云团与其他无关云团混合的情况下，也能以超过 95% 的准确率识别出所有者。研究人员还发现，即使云团经历了常见的畸变，如旋转、缩放或移除部分邻近云团，该系统依然保持有效。
其中一项最重要的发现是，这种新方法不需要将 3D 场景渲染成平面图像即可进行检查。在过去，你必须拍摄一张 3D 世界的照片才能查看其是否受到保护。现在，所有权检查可以直接在 3D 数据本身上进行。这使得保护形式变得更加灵活。研究人员展示了该系统不仅可以隐藏简单的文本信息，还可以通过改进来隐藏图像，允许所有者将视觉 Logo 直接嵌入到 3D 结构中。此外，新系统可以与旧方法协同工作，提供双重安全保障，既保护 3D 云团，也保护它们生成的最终图像。
研究人员承认，尽管他们的系统非常稳健，但也并非没有局限。将水印写入大型场景的过程需要时间，且耗时会随着云团数量的增加而增长。对于一个拥有近 60 万个云团的场景，在高性能计算机上大约需要 35 分钟。然而，这对于创作者来说是一次性的成本，而由此产生的保护提供了一种此前无法实现的安全性。这项研究证实，通过将保护机制从最终图像移回到 3D 世界的基础构建模块，可以创建一个能够经受住数字资产碎片化的系统。这种方法为那些需要在数字内容可以被轻易复制、修改和重组的时代保护其作品的创作者，提供了一条切实可行的路径。
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