扩散模型时代的可视水印：进展与挑战

随着如 Stable Diffusion 等生成式人工智能技术的不断发展，视觉内容面临被滥用的风险日益增加，引发了对版权侵权的广泛关注。可视水印作为有效的保护机制，能够声明所有权并防止未授权使用。传统的深度伪造检测方法多依赖于被动技术，难以应对日益复杂的图像伪造手段。相比之下，扩散模型通过对特征的有效学习，提升了检测精度，并使得嵌入不可察觉且具有鲁棒性的水印成为可能。 本研究分析了与扩散模型相关的水印技术的优势与挑战，特别关注其在鲁棒性与水印生成方面的表现。通过探讨先进扩散模型与水印安全性的融合，我们旨在推动对抗不断演化的伪造威胁下水印鲁棒性保持问题的深入讨论。文章强调，在生成式人工智能时代，开发创新型解决方案以保护数字内容与维护所有权的重要性愈发凸显。

1 引言

在生成式人工智能迅猛发展的时代，水印技术作为内容溯源与人工生成内容识别的标识手段显得尤为重要 [Bang 等, 2024]。可视水印通过在数字媒体中嵌入可识别的图案或标志，以声明所有权并防止未经授权的使用。当前主流的深度伪造检测方法通常依赖于被动识别，即从图像中提取生物特征与高频伪影来识别伪造内容 [Dathathri 等, 2024]。然而，随着深度伪造图像愈发逼真，或在经有损信道传播后，被动检测手段可能难以识别，从而削弱了其实用性。 随着数字内容需求不断增长，开发有效的保护机制也变得尤为关键。可视水印技术不仅能有效威慑侵权行为，还可用于追踪未经授权的传播，因此在数字内容安全中发挥着核心作用 [Bao 等, 2024]。 扩散模型（Diffusion Models, DMs）[Sohl-Dickstein 等, 2015；Ho 等, 2020；Rombach 等, 2022] 在图像生成与识别领域获得了广泛关注，为创意生成与安全防护提供了创新解决方案。扩散模型通过学习去噪过程，将随机噪声转换为连贯图像内容，使其成为艺术创作和数据增强等应用中的核心工具 [Li 等, 2023]。在伪造检测领域，扩散模型凭借对数据分布的深度理解，可识别图像中的不一致性与异常特征 [Yu 等, 2024]。通过结合其生成能力与强大的特征表达能力，扩散模型在数字媒体的生成与保护中提供了统一的框架。 开源的 Stable Diffusion 模型的普及也引发了对知识产权与真实性验证的严重担忧，这对数据贡献者与模型创建者均造成影响。为应对这一问题，水印技术被视为确保内容可溯性与保护知识产权的有力手段 [Zhao 等, 2024a]。当前的水印方法包括基于数据驱动的被动方式（如将水印嵌入训练数据或微调预训练模型）[Zhao 等, 2023a]、直接修改扩散模型采样策略或参数（改变输出分布以实现追踪）[Wen 等, 2023]，以及对抗性水印（通过嵌入不可见的对抗标记来阻止数据被滥用）[Liang 等, 2023]。这些方法在应对滥用问题的同时，也需权衡由扩散模型广泛应用所带来的挑战与机遇。与此同时，将水印嵌入与推理加速相结合并非易事 [Hu 和 Huang, 2024]，在效率与鲁棒性之间需要做出精细的平衡。 尽管已有不少进展，目前的综述大多将可视水印与扩散模型作为独立课题加以分析，要么强调扩散模型在内容保护中的作用，要么聚焦于扩散模型内部的水印技术，往往忽略了两者之间的关键交叉与深度耦合关系。鉴于扩散模型本身可能带来与鲁棒性和安全性相关的独特挑战，亟需对其与可视水印技术之间的关系展开系统性分析。 本研究旨在探讨基于扩散模型的可视水印在提升生成内容安全性方面的应用与潜力。通过聚焦这一创新方向，我们希望展示扩散模型如何在日益复杂的数字环境中提升水印技术的有效性。同时，我们将系统分析扩散模型在水印生成、嵌入与鲁棒性等方面的优势与挑战，力图全面理解这些模型如何推动水印技术演进，同时应对在各种数字篡改形式下保持水印完整性所面临的关键问题。 本研究的独特之处在于系统探讨生成式模型与水印安全性的融合，这一主题在现有文献中尚缺乏深入讨论。具体而言，第2节将介绍可视水印与扩散模型的基础知识，强调各自的特点与优势；第3节聚焦于扩散模型中的水印技术，包括被动水印与主动水印方案的有效性与鲁棒性；第4节讨论当前面临的挑战，例如计算成本、抗攻击能力以及多重归属需求；第5节展示水印技术在版权保护、取证与数据隐私等方面的实际应用；第6节则总结全文并展望未来的研究方向。 总体而言，尽管水印技术无法彻底解决视觉内容滥用问题，但它仍是提升多媒体信息安全的重要机制。本文希望为应对生成模型带来的挑战，提供关于水印技术动态演化的系统视角，强调在可信与安全的视觉内容保护中，水印技术所面临的重要机遇与挑战。