【论文笔记】Deep 3D-to-2D Watermarking == Google ==CVPR‘2022

news2024/11/27 21:39:58

Deep 3D-to-2D Watermarking: Embedding Messages in 3D Meshes and Extracting Them from 2D Renderings

本文工作:提出了一个端到端的框架来从2D渲染图像中提取水印信息,且对 不同光照和相机位姿 的渲染结果具有鲁棒性。

1.1 本文工作概述

在这里插入图片描述

核心贡献:

  1. 本工作对3D网格输入进行隐式编码,然后对渲染得到的2D图像进行解码,提取水印信息。
  2. 可微渲染保证了本文工作在有一系列可微3D扭曲的端到端训练。
  3. 本文解码器也可以从不可微渲染器中解码信息 。

1.2 相关工作

1.2.1 3D水印

早期的3D水印工作施加 傅里叶变换或者小波分析 到三角或多边网格上。

1.2.2 可微渲染

最初是为了网格、点云、体素等显式3D表示而提出的,曾经它因为通过网格光栅化造成的反向传播困难被排除在深度学习框架之外。 Loper等人首先提出了一个通用的可微渲染器 OpenDR,它可以高效地近似关于3D模型的导数。后来出现了很多技术使得渲染可以反向传播。

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