Protecting NeRFs’ Copyright via Plug-And-Play Watermarking Base Model

要約

Neural Radiance Fields (NeRF) は、3D シーン表現の重要な方法となっています。
NeRF の知名度と影響力が高まるにつれ、その知的財産を保護することがますます重要になってきています。
この論文では、作成中に NeRF の著作権を保護するためにプラグ アンド プレイ戦略を採用する \textbf{NeRFProtector} を提案します。
NeRFProtector は、事前にトレーニングされた透かし基本モデルを利用し、NeRF 作成者が NeRF を作成する際にバイナリ メッセージを直接埋め込むことができるようにします。
当社のプラグアンドプレイ特性により、NeRF 作成者は過度の変更を加えることなく NeRF バリアントを柔軟に選択できます。
新しく設計されたプログレッシブ蒸留を活用して、いくつかの最先端のニューラル レンダリング手法と同等のパフォーマンスを実証します。
私たちのプロジェクトは \url{https://qsong2001.github.io/NeRFProtector} で入手できます。

要約(オリジナル)

Neural Radiance Fields (NeRFs) have become a key method for 3D scene representation. With the rising prominence and influence of NeRF, safeguarding its intellectual property has become increasingly important. In this paper, we propose \textbf{NeRFProtector}, which adopts a plug-and-play strategy to protect NeRF’s copyright during its creation. NeRFProtector utilizes a pre-trained watermarking base model, enabling NeRF creators to embed binary messages directly while creating their NeRF. Our plug-and-play property ensures NeRF creators can flexibly choose NeRF variants without excessive modifications. Leveraging our newly designed progressive distillation, we demonstrate performance on par with several leading-edge neural rendering methods. Our project is available at: \url{https://qsong2001.github.io/NeRFProtector}.

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