כתבה
arXiv cs.AI ·
RAIN: רשת הופכית לחילוץ מים סמנטי
RAIN: Region-Aware Inversion Network for Semantic Watermark Extraction
RAIN היא רשת הופכית לחילוץ מים סמנטי, המאפשרת החדרת מידע בעלות לתהליך יצירה תוך שמירה על איכות תפיסתית. הרשת משתמשת בשיטות מתקדמות כדי להפחית את עלות החישוב. המחקר מציג פתרון יעיל וקל משקל לחילוץ מים סמנטי.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2609.14856v1 Announce Type: cross Abstract: Semantic watermarks for diffusion models embed ownership information into the generative process while preserving perceptual quality, but Gaussian-Shading extraction conventionally requires multi-step diffusion inversion to recover the initial noise. Recent one-step methods show that this cost can be reduced substantially. We study this problem through extended flow matching and conditional regression. The key observation is that, near the high-SNR image endpoint, recovering a useful noise statistic given by the first-step output of the extended flow matching in the high-SNR regime is much simpler than reconstructing the full inverse trajectory, and Gaussian Shading only requires the recovered latent to remain in the correct watermark decis
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית