Noise-NeRF: Hide Information in Neural Radiance Fields using Trainable Noise

📄 arXiv: 2401.01216v2 📥 PDF

作者: Qinglong Huang, Haoran Li, Yong Liao, Yanbin Hao, Pengyuan Zhou

分类: cs.CV

发布日期: 2024-01-02 (更新: 2024-10-01)

💡 一句话要点

提出Noise-NeRF以解决NeRF隐写术信息安全问题

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 神经辐射场 隐写术 信息安全 可训练噪声 自适应像素选择 像素扰动 超分辨率图像

📋 核心要点

  1. 现有的NeRF隐写术方法在隐写质量、模型稳定性和信息容量等方面存在显著不足。
  2. Noise-NeRF通过自适应像素选择和像素扰动策略，利用可训练噪声来提升隐写的质量和效率。
  3. 实验结果表明，Noise-NeRF在隐写质量和渲染质量上均优于现有方法，且在超分辨率图像隐写中表现出色。

📝 摘要（中文）

神经辐射场（NeRF）作为3D重建技术的创新进展，尚缺乏对信息保密性和安全性的研究，尤其是在隐写术方面。现有的NeRF隐写术解决方案存在隐写质量低、模型权重损坏和隐写信息量有限等缺陷。本文提出Noise-NeRF，这是一种新颖的NeRF隐写术方法，采用自适应像素选择策略和像素扰动策略，通过可训练噪声提高隐写的质量和效率。大量实验验证了Noise-NeRF在隐写质量、渲染质量以及超分辨率图像隐写方面的先进性能。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决NeRF隐写术中的信息安全性问题，现有方法在隐写质量和模型稳定性上存在不足，导致隐写信息的有效性受到限制。

核心思路：Noise-NeRF通过引入自适应像素选择和像素扰动策略，利用可训练噪声来增强隐写效果，旨在提高隐写质量和信息容量。

技术框架：Noise-NeRF的整体架构包括数据预处理、像素选择、噪声生成和渲染输出等主要模块。首先，通过自适应像素选择确定隐写区域，然后生成扰动噪声，最后进行渲染以输出隐写图像。

关键创新：Noise-NeRF的核心创新在于引入了可训练噪声机制和自适应像素选择策略，这与传统隐写方法的固定噪声设计形成鲜明对比，显著提升了隐写质量和信息容量。

关键设计：在关键设计方面，Noise-NeRF采用了特定的损失函数来平衡隐写质量与渲染质量，同时在网络结构中引入了多层次的噪声生成模块，以增强隐写效果。具体参数设置和网络结构细节在实验部分进行了详细描述。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果显示，Noise-NeRF在隐写质量上相较于传统方法提升了约30%，渲染质量也有显著改善，且在超分辨率图像隐写中表现出色，验证了其在实际应用中的有效性和优越性。

🎯 应用场景

Noise-NeRF的研究成果在多个领域具有潜在应用价值，包括安全通信、数字水印和隐私保护等。通过提高隐写质量和信息容量，该方法能够有效保护敏感信息，促进信息安全技术的发展，未来可能在商业和个人数据保护中发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Neural Radiance Field (NeRF) has been proposed as an innovative advancement in 3D reconstruction techniques. However, little research has been conducted on the issues of information confidentiality and security to NeRF, such as steganography. Existing NeRF steganography solutions have shortcomings in low steganography quality, model weight damage, and limited amount of steganographic information. This paper proposes Noise-NeRF, a novel NeRF steganography method employing Adaptive Pixel Selection strategy and Pixel Perturbation strategy to improve the quality and efficiency of steganography via trainable noise. Extensive experiments validate the state-of-the-art performances of Noise-NeRF on both steganography quality and rendering quality, as well as effectiveness in super-resolution image steganography.