김상필 교수 연구실
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논문
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인용수 5
·2025
3D-GSW: 3D Gaussian Splatting for Robust Watermarking
Youngdong Jang, Hyunje Park, Feng Yang, H.J. Ko, Euijin Choo, Sangpil Kim
초록

3D 가우시안 스플래팅(3D-GS)이 상당한 관심을 받으며 상용 사용이 증가함에 따라, 승인되지 않은 3D-GS 모델 및 렌더링 이미지의 사용을 방지하기 위한 워터마킹 기술의 필요성이 점점 더 중요해지고 있다. 본 논문에서는 모델과 그 렌더링 이미지 모두의 저작권을 보호하는 3D-GS용 강건한 워터마킹 방법을 제안한다. 제안된 방법은 렌더링 이미지의 왜곡과 모델 공격에 대해서도 강건성을 유지하면서 높은 렌더링 품질을 보장한다. 이러한 목표를 달성하기 위해, 렌더링 품질에 대한 기여도에 근거하여 3D 가우시안을 제거하는 Frequency-Guided Densification(FGD) 기법을 제시하며, 이를 통해 실시간 렌더링과 메시지의 강건성을 향상시킨다. FGD는 이산 푸리에 변환(Discrete Fourier Transform)을 활용하여 고주파 영역에서 3D 가우시안을 분리함으로써 렌더링 품질을 개선한다. 또한 3D 가우시안에 대한 그래디언트 마스크를 사용하고, 렌더링 품질을 향상시키기 위한 웨이블릿 서브밴드 손실(wavelet-subband loss)을 설계한다. 실험 결과, 본 방법은 렌더링 이미지에 메시지를 보이지 않게 그리고 다양한 공격(모델 왜곡을 포함)에 대해서도 강건하게 삽입함을 보여준다. 제안 방법은 렌더링 품질과 워터마크 강건성 모두에서 우수한 성능을 달성하면서, 실시간 렌더링 효율도 향상시킨다. 프로젝트 페이지: https: //kuai-lab.github.io/cvpr20253dgsw/

*본 초록은 AI를 통해 원문을 번역한 내용입니다. 정확한 내용은 하기 원문에서 확인해주세요.

키워드
Computer scienceDigital watermarkingArtificial intelligenceComputer visionGaussianComputer graphics (images)Image (mathematics)Physics
타입
article
IF / 인용수
- / 5
게재 연도
2025

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