IPR-NeRF: Ownership Verification meets Neural Radiance Field

📄 arXiv: 2401.09495v4 📥 PDF

作者: Win Kent Ong, Kam Woh Ng, Chee Seng Chan, Yi Zhe Song, Tao Xiang

分类: cs.CV

发布日期: 2024-01-17 (更新: 2024-01-23)

备注: Error on result tabulation of state of the art method which might cause misleading to readers

💡 一句话要点

提出IPR-NeRF框架以解决NeRF模型的知识产权保护问题

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

关键词: 知识产权保护 神经辐射场 水印技术 数字签名 模型安全性

📋 核心要点

  1. 现有的NeRF模型在商业化过程中面临知识产权被侵犯的风险，缺乏有效的保护机制。
  2. 本文提出的IPR-NeRF框架通过黑箱和白箱两种方式实现NeRF模型的知识产权保护，增强了模型的安全性。
  3. 实验结果显示，IPR-NeRF在保持渲染质量的同时，能够有效抵御模糊和去除攻击，优于现有技术。

📝 摘要（中文）

神经辐射场（NeRF）模型近年来在计算机视觉领域引起了广泛关注，因其出色的视觉质量和展示效果而备受青睐。然而，随着技术的商业化，NeRF模型面临着被抄袭、非法复制和滥用的风险。为此，本文提出了一种全面的知识产权保护框架IPR-NeRF，适用于黑箱和白箱设置。在黑箱设置中，采用基于扩散的解决方案，通过两阶段优化过程嵌入和提取水印；在白箱设置中，通过采用符号损失目标将指定数字签名嵌入NeRF模型的权重。实验结果表明，IPR-NeRF不仅保持了模型的渲染质量，还在抵御模糊和去除攻击方面表现出色，相较于现有方法具有更强的鲁棒性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决NeRF模型在商业应用中面临的知识产权保护问题。现有方法缺乏有效的水印和签名机制，容易被抄袭和滥用。

核心思路：IPR-NeRF框架通过在黑箱和白箱设置中嵌入水印和数字签名，确保模型的所有权和完整性。黑箱中使用扩散方法，白箱中则通过符号损失目标嵌入签名。

技术框架：该框架分为两个主要模块：黑箱设置下的水印嵌入与提取模块，以及白箱设置下的数字签名嵌入模块。两者通过优化过程实现模型的安全性。

关键创新：本文的创新在于提出了适用于NeRF模型的双重保护机制，结合了扩散方法和符号损失目标，显著提高了模型的鲁棒性和安全性。

关键设计：在黑箱设置中，采用两阶段优化过程以确保水印的有效嵌入和提取；在白箱设置中，设计了符号损失函数以优化数字签名的嵌入效果。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，IPR-NeRF在渲染质量上保持了高水平，同时在抵御模糊和去除攻击方面表现出色。与现有技术相比，IPR-NeRF在鲁棒性上有显著提升，具体性能数据未详细列出，但实验表明其优越性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括数字内容创作、虚拟现实和增强现实等行业，能够有效保护创作者的知识产权，防止模型被非法复制或滥用。随着NeRF技术的不断发展，IPR-NeRF框架将为相关领域提供更安全的技术保障，促进技术的健康发展。

📄 摘要（原文）

Neural Radiance Field (NeRF) models have gained significant attention in the computer vision community in the recent past with state-of-the-art visual quality and produced impressive demonstrations. Since then, technopreneurs have sought to leverage NeRF models into a profitable business. Therefore, NeRF models make it worth the risk of plagiarizers illegally copying, re-distributing, or misusing those models. This paper proposes a comprehensive intellectual property (IP) protection framework for the NeRF model in both black-box and white-box settings, namely IPR-NeRF. In the black-box setting, a diffusion-based solution is introduced to embed and extract the watermark via a two-stage optimization process. In the white-box setting, a designated digital signature is embedded into the weights of the NeRF model by adopting the sign loss objective. Our extensive experiments demonstrate that not only does our approach maintain the fidelity (\ie, the rendering quality) of IPR-NeRF models, but it is also robust against both ambiguity and removal attacks compared to prior arts.