GN⁺: Watermark Anything - 모든 것에 워터마킹하기
(github.com/facebookresearch)- Meta가 발표한 "Watermark Anything with Localized Messages" 논문의 공식 구현체
- 이미지에 지역화된 워터마크를 삽입할 수 있는 방법을 제공
- 여러 개의 워터마크를 삽입할 수 있음
- 요구 사항 : Python 3.10.14, PyTorch 2.5.1, CUDA 12.4, Torchvision 0.20.1 버전에서 테스트됨.
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Inference
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notebooks/inference.ipynb
에서 추론 스크립트와 시각화를 확인할 수 있음 - 이미지에 워터마크를 삽입하고 감지 및 디코딩하는 방법을 설명
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wam.scaling_w
인자를 조정하여 워터마크의 imperceptibility/robustness(눈에 띄지 않음/견고함)의 균형을 조절할 수 있음
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단일 워터마크
- 32비트 메시지를 이미지에 삽입하는 예시 제공
- 이미지의 일부에만 워터마크를 삽입할 수 있는 랜덤 마스크 생성
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다중 워터마크
- 여러 개의 32비트 메시지를 이미지에 삽입하는 예시 제공
- DBSCAN 알고리즘을 사용하여 클러스터링을 통해 워터마크 감지
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훈련
- 사전 훈련: 강인함을 위한 사전 훈련 방법 설명.
- 파인 튜닝: 다중 워터마크와 눈에 띄지 않음을 보장하기 위한 모델 파인튜닝 방법 설명.
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라이선스
- 모델은 CC-BY-NC 라이선스 하에 제공됨.
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참고
- AudioSeal, Segment Anything 프로젝트와 관련 있음.
Hacker News 의견
- 보이지 않는 워터마크는 스테가노그래피와 같음. 임베딩 방법이 알려지면 워터마크를 손상시키는 것이 가능하지만, 추출 절차가 항상 높은 엔트로피 정보를 생성한다면 워터마크가 있는지 알 수 없는 경우도 있음
- README에 있는 논문 링크가 깨져 있음. 올바른 링크는 다음과 같음: https://arxiv.org/abs/2411.07231
- Meta가 무료로 강력한 워터마킹 기술과 이를 채택할 수 있는 소셜 미디어 네트워크를 구축할 때, 창의적인 기술자들이 "워터마킹"이나 "인간 진위 배지"를 위해 자금을 모으려는 시도가 어떻게 될지 궁금함
- 이게 큰 문제인가? 비전문가로서 필요한 제품처럼 보이지만 뭔가 놓치고 있는 느낌이 듦
- 이미지 스크린샷을 찍어도 이 워터마크가 여전히 작동하는지 궁금함
- "Unwatermark Anything" 저장소에 대한 링크가 필요함
- 워터마크가 생성된 데이터로 훈련된 후속 모델에 의해 간접적으로 학습되는 잠재 변수로 변할 경우 어떻게 될지 궁금함. 이를 최신 상태로 유지하기 위해 마크를 계속 변경해야 할 것임. 인증서 투명성을 위한 Merkle 트리 워터마크 데이터베이스를 보게 될 것인지 궁금함. YC, 여기 새로운 스타트업 아이디어가 있음
- 아, 텍스트도 눈에 띄지 않게 워터마크를 넣을 수 있을 거라 기대했는데, 아쉽게도 그렇지 않음