サインイン
AI 생성 비디오의 조작 탐지 및 저작권 보호를 위한 다기능 딥 비주얼-오디오 워터마킹 기법 V2A-Mark
核心概念
V2A-Mark는 비디오 프레임과 오디오에 보이지 않는 크로스모달 워터마크를 삽입하여 정확한 조작 영역 탐지와 저작권 보호를 실현합니다.
要約
V2A-Mark는 AI 생성 비디오의 조작 탐지와 저작권 보호를 위한 혁신적인 다기능 딥 워터마킹 프레임워크입니다.
비주얼 섹션에서는 비디오 프레임에 위치 워터마크와 저작권 워터마크를 동시에 삽입합니다. 이를 통해 디코딩 네트워크가 독립적으로 조작 영역과 저작권 정보를 추출할 수 있습니다.
오디오 섹션에서는 오디오 샘플에 다기능 워터마크를 삽입하여 오디오 조작 구간을 식별하고 비주얼 저작권 정보를 재구성합니다.
시간 정렬 및 융합 모듈(TAFM)과 열화 프롬프트 학습(DPL) 메커니즘을 도입하여 탐지 정확도와 복호화 강건성을 향상시켰습니다. 또한 크로스모달 추출 메커니즘을 통해 오디오와 비디오 프레임의 정보를 결합하여 최종 저작권을 얻습니다.
실험 결과, V2A-Mark는 기존 방식 대비 탁월한 조작 탐지 정확도와 저작권 복구 성능을 보여줍니다. 이는 AIGC 비디오 시대에 지속 가능한 발전을 위해 필수적인 기술입니다.
要約をカスタマイズ
AI でリライト
引用を生成
原文を翻訳
他の言語に翻訳
マインドマップを作成
原文コンテンツから
原文を表示
arxiv.org
V2A-Mark: Versatile Deep Visual-Audio Watermarking for Manipulation Localization and Copyright Protection
統計
비디오 프레임과 오디오 샘플에 삽입된 워터마크의 PSNR은 각각 40.83dB, 28.29dB로 높은 품질을 유지합니다.
다양한 열화 상황에서 V2A-Mark의 조작 탐지 F1-Score는 0.9 이상, 저작권 복구 정확도는 99% 이상을 달성합니다.
오디오 조작 구간 탐지 AUC는 최대 99.63%로 매우 정확합니다.
引用
"V2A-Mark는 비디오 프레임과 오디오에 보이지 않는 크로스모달 워터마크를 삽입하여 정확한 조작 영역 탐지와 저작권 보호를 실현합니다."
"시간 정렬 및 융합 모듈(TAFM)과 열화 프롬프트 학습(DPL) 메커니즘을 도입하여 탐지 정확도와 복호화 강건성을 향상시켰습니다."
"V2A-Mark는 AIGC 비디오 시대에 지속 가능한 발전을 위해 필수적인 기술입니다."
深掘り質問
AIGC 비디오 편집 기술의 발전에 따른 윤리적 문제는 어떻게 해결할 수 있을까?
AIGC(인공지능 생성 콘텐츠) 비디오 편집 기술의 발전으로 인해 윤리적 문제가 더욱 부각되고 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 다음과 같은 방안을 고려할 수 있습니다:
윤리 교육 강화: AIGC 비디오 편집을 사용하는 개인 및 기업에 대한 윤리 교육을 강화하여 책임감 있는 콘텐츠 제작을 유도할 수 있습니다.
윤리적 가이드라인 도입: 산업 단체 및 정부가 AIGC 비디오 편집에 대한 윤리적 가이드라인을 도입하여 적절한 사용을 촉진할 수 있습니다.
투명성 확보: AIGC 비디오가 생성되고 편집될 때 투명성을 유지하고, 편집된 내용임을 명확히 표시하여 시청자에게 정보를 제공할 수 있습니다.
윤리적 감독 기구 구축: AIGC 비디오 편집의 윤리적 측면을 감독하고 규제하기 위한 독립적인 감독 기구를 구축하여 적절한 사용을 촉진할 수 있습니다.
기술적 해결책 탐구: V2A-Mark와 같은 기술적 해결책을 개발하여 AIGC 비디오 편집의 윤리적 문제를 탐지하고 예방할 수 있습니다.
0
