THU-BPM/MarkDiffusion

[JMLR] MarkDiffusion: An Open-Source Toolkit for Generative Watermarking of Latent Diffusion Models

What it solves

MarkDiffusion は、潜在拡散モデル（LDM）で生成されたメディアの真正性と出所を検証する課題に取り組みます。AI 生成画像や動画が増える中、不可視の透かしを埋め込み・検出する標準化された手段を提供し、出所追跡と不正利用防止を実現します。

How it works

このツールキットは、拡散モデルの生成プロセスに様々な透かしアルゴリズムを統合する統一フレームワークを提供します。主に以下の 2 種類の手法をサポートします：

  • Pattern-based methods：特定のパターン（例：Tree‑Ring、SFW）を生成メディアに埋め込む手法。
  • Key-based methods：暗号鍵（例：GaussMarker、VideoMark）を用いて透かしを埋め込む手法。

埋め込み機能に加えて、透かしの追加・抽出過程を可視化するスイートや、切り取り・圧縮・ノイズなど様々な「攻撃」に対するロバスト性と検出可能性を評価するモジュールも含まれています。

Who it’s for

  • AI Researchers：生成モデル向けの新しい透かしアルゴリズムを開発する研究者。
  • Developers：AI 生成メディアの出所追跡を実装したい開発者。
  • Security Auditors：透かしの除去や改変に対するロバスト性をテストするセキュリティ監査員。

Highlights

  • Broad Algorithm Support：画像と動画向けに最先端の 11 種類の透かしアルゴリズムを実装。
  • Robust Evaluation Suite：33 のツールで検出率、出力品質（FID や CLIP スコア等）および 16 種類の画像・動画攻撃に対するロバスト性を測定。
  • Automated Pipelines：品質と検出分析を効率化する 8 本の専門パイプラインを提供。
  • Visualization Tools：各透かしアルゴリズムの内部メカニズムを直感的に理解できるカスタムツールを搭載。