图像生成模型的不可检测水印——Undetectable Watermark for Generative Image Models
一篇将加密与水印结合的论文，作者来自安全大牛宋晓东团队，核心思想是将潜变量的符号位用加密后的符号位替换。
原本的潜变量服从标准正态分布，其符号位是对称的，作者设计的加密方法能够将水印同样加密成对称分布的-1与+1，正好替换原来的符号位后仍能保持潜变量分布，还是很巧妙的。
作者的Introduction写的也很好，好的论文其Introduction不仅是话题引入，更是为文章核心服务铺垫。其实读了这篇论文会发现这个水印方法其鲁棒性与Treering、高斯shading相比并不高，但是其优点就是生成质量高，能不掉FID，所以作者就在Introduction部分为核心观点做铺垫——生成式水印中要先关注生成质量，然后再讨论鲁棒性。
下面就是文章的核心算法，比较复杂，加密算法也是作者以前的论文。
之后是实验结果，作者的攻击实验做得比较全面，但是对于几何攻击一个没做，也确实不能抵抗
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