THU-BPM/MarkDiffusion

해결하는 문제

MarkDiffusion은 잠재 확산 모델이 만든 미디어의 진위성과 출처를 검증하는 과제를 해결합니다. 생성형 AI가 더 보편화됨에 따라, 이 툴킷은 워터마크를 삽입하고 감지하는 표준화된 방법을 제공하여 연구자와 개발자가 생성된 이미지와 비디오를 안정적으로 식별할 수 있도록 합니다.

작동 방식

이 툴킷은 패턴 기반 및 키 기반 방법으로 분류되는 11가지 최첨단 워터마킹 알고리즘을 통합하는 통합 프레임워크를 제공합니다. 사용자는 라이브러리를 통해 직접 워터마크가 있는 미디어를 생성하고, 이러한 패턴이 어떻게 삽입되는지 시각화하며, 포괄적인 평가 모듈을 사용하여 다양한 "공격"(예: 자르기, 노이즈, 압축)에 대한 워터마크의 효과를 테스트하고 출력 품질에 미치는 영향을 평가할 수 있습니다.

대상 사용자

확산 모델을 위한 워터마킹 기술을 구현, 테스트 또는 비교해야 하는 생성형 AI 관련 연구자, 개발자 및 실무자를 위해 설계되었습니다. 빠른 통합을 위한 간단한 인터페이스와 엄격한 학술 또는 기술 평가를 위한 광범위한 도구 모음을 모두 제공합니다.

주요 기능

• 이미지와 비디오 모두를 위한 11가지 최첨단 워터마킹 알고리즘을 지원합니다.
• 감지 가능성, 견고성 및 이미지/비디오 품질을 다루는 33가지 도구를 갖춘 강력한 평가 모듈을 포함합니다.
• 간소화된 테스트와 벤치마킹을 위한 8가지 자동화된 평가 파이프라인을 제공합니다.
• 워터마크 패턴이 어떻게 적용되고 추출되는지 이해하는 데 도움이 되는 시각화 도구를 제공합니다.
• 신뢰성을 보장하기 위해 672개의 단위 테스트와 높은 코드 커버리지를 갖춘 포괄적인 테스트 스위트를 포함합니다.