Non l’eroe che i NeRF meritano, ma l’eroe di cui i NeRF hanno bisogno CopyRNeRF è un approccio di intelligenza artificiale che protegge i diritti d’autore dei NeRF.

CopyRNeRF è un approccio di intelligenza artificiale che protegge i diritti d'autore dei NeRF.

Se hai seguito lo sviluppo nel campo della computer grafica, dovresti essere familiare con i neural radiance fields (NeRF). Sono emersi come una tecnica promettente per rappresentare scene e oggetti in 3D. Utilizzano reti neurali profonde per modellare l’aspetto delle scene utilizzando una collezione di immagini catturate da diversi punti di vista.

I NeRF possono ottenere una sintesi di alta qualità di nuove visualizzazioni e consentire il rendering realistico e persino la ricostruzione di scene da dati sparsi e campionati in modo irregolare. La loro capacità di gestire effetti di illuminazione complessi li ha resi una tecnica ampiamente studiata con numerose applicazioni.

Quindi, invece di catturare il nostro ambiente in 2D, ora è possibile farlo in 3D e approfondire i ricordi. Parlando di cattura, probabilmente conosci la famosa parola che rappresenta un grande problema per la protezione dei contenuti: copyright. Le persone, specialmente i professionisti, tendono a proteggere il tempo e lo sforzo che dedicano a scattare foto bellissime o a disegnare illustrazioni incredibili proteggendo i loro prodotti con il copyright. In questo modo, possono ottenere il riconoscimento per il loro lavoro.

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Ti sei mai chiesto come funziona l’aspetto del copyright quando si tratta dei NeRF? È una pratica ben nota proteggere i tuoi asset digitali con il copyright. Scatti una foto e puoi proteggerla con il copyright; registri un video e puoi proteggerlo con il copyright, ma cosa succede ai tuoi NeRF? Come puoi proteggere il tuo NeRF digitale per prevenire l’uso non autorizzato o il furto? Incontriamo CopyRNeRF.

L’addestramento di un modello NeRF e la tutela della sua proprietà intellettuale presentano sfide significative. Una soluzione intuitiva è quella di incorporare messaggi di copyright o filigrane direttamente nei campioni renderizzati utilizzando approcci di watermarking esistenti. Tuttavia, questo approccio protegge solo i campioni renderizzati e non tutela il modello NeRF principale. Qui i NeRF si differenziano dai formati media tradizionali. È necessario proiettare anche il modello, non solo l’output.

CopyRNeRF viene proposto per affrontare questo problema. Incorpora direttamente i messaggi di copyright nel modello NeRF stesso. Questo processo di watermarking garantisce che le informazioni sul copyright siano incorporate nei pesi del modello, rendendole accessibili solo attraverso i modelli protetti da rendering. Per rispettare gli standard essenziali del watermarking, CopyRNeRF si concentra sia sull’invisibilità, garantendo che i messaggi incorporati non causino distorsioni visive, sia sulla robustezza, consentendo l’estrazione affidabile dei messaggi sotto diverse distorsioni.

I tentativi precedenti di utilizzare filigrane invisibili su immagini 2D non sono riusciti a trasmettersi in modo efficace nei modelli NeRF, compromettendo la robustezza dell’estrazione della filigrana. Invece, CopyRNeRF coinvolge l’utilizzo di una rappresentazione colorata con filigrana per il rendering basata su un subset di modelli. In questo modo, preserva la rappresentazione di base e garantisce l’invisibilità nei campioni di rendering. Inoltre, le informazioni spaziali sono incorporate nella rappresentazione colorata con filigrana, garantendo che i messaggi incorporati rimangano consistenti attraverso diversi punti di vista renderizzati dai modelli NeRF.

Inoltre, per rafforzare la robustezza dell’estrazione della filigrana, viene utilizzato il rendering resistente alle distorsioni durante l’ottimizzazione del modello. Uno strato di distorsione garantisce un’estrazione affidabile della filigrana anche in presenza di severe distorsioni come sfocatura, rumore o rotazione. Inoltre, una strategia di campionamento casuale migliora la robustezza del modello protetto contro diversi schemi di rendering o strategie di campionamento.