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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2026-03-05 15:00 ［ポスター講演］DiffuseTraceのための単層可変長符号化ネットワークと性能評価 ○江上 旺・川村正樹（山口大）  EMM2025-124 |
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| 抄録 | （和） | 本研究は,潜在拡散モデルに基づく電子透かし手法DiffuseTraceにおけるメッセージ長の制約に対処する．軽量なランダムネットワークを用いた新しい符号化手法を提案する．従来のDiffuseTraceはメッセージ長に応じてVAEを再構築する必要があったが，提案手法はメッセージの符号化および復号にランダムネットワークを導入することで，VAEを再構築することなく可変長メッセージへの対応を可能にした．本研究ではランダムネットワークの構造を従来の2層から1層へと軽量化する．この軽量化が性能に与える影響を検証した結果，メッセージ長 $Nleq1024$ において，1層モデルは従来の2層モデルよりも高い抽出精度（Acc=0.993）を達成し，ネットワークの簡略化がむしろ精度を向上させることを示した．さらに，NIQEとPIQEおよびCLIPスコアを用いた評価により，透かし付与後も生成画像が高い知覚品質とプロンプトとの意味的一貫性を維持していることを確認した．また，本手法は画像への多様な攻撃に対しても強固な耐性を示した．これらの結果は，提案する軽量化モデルが低い計算コストで高精度かつ柔軟な電子透かしを実現できることを示している． |
| （英） | We address the issue of message length constraints in DiffuseTrace, a watermarking technique based on latent diffusion models. We propose a new encoding method utilizing lightweight random networks. While the original DiffuseTrace required reconstructing the VAE whenever the message length was changed, our proposed method introduces random networks for message encoding and decoding, enabling the handling of variable-length messages without VAE reconstructing. In this study, we simplify the random network structure from two layers to one and examine the impact of this lightweight design on performance. Experimental results demonstrate that the single-layer model achieves higher extraction accuracy (Acc = 0.993) than the previous two-layer model for message lengths $N leq 1024$. This shows that network simplification can improve accuracy. Furthermore, evaluations using NIQE, PIQE, and CLIP scores confirm that the generated images maintain high perceptual quality and semantic consistency with the prompt even after watermark embedding. The method also exhibits robust resistance against various image attacks. These results indicate that the proposed lightweight model achieves high-precision, flexible watermarking at a low computational cost. | |
| キーワード | （和） | DiffuseTrace / 画像生成AI / 潜在拡散モデル / 電子透かし法 / ランダムネットワーク / / / |
| （英） | DiffuseTrace / Image Generative AI / Latent Diffusion Model / Digital Watermarking / Random Network / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 396, EMM2025-124, pp. 41-46, 2026年3月. | |
| 資料番号 | EMM2025-124 | |
| 発行日 | 2026-02-26 (EMM) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | EMM2025-124 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | EMM |
| 開催期間 | 2026-03-05 - 2026-03-06 |
| 開催地（和） | 平良港ターミナルビル大研修室 |
| 開催地（英） | Miyako Island Hirara Port Terminal Bldg. |
| テーマ（和） | 画質・音質評価，知覚・認知メトリクス，人間視聴覚システム，一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | EMM |
| 会議コード | 2026-03-EMM |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | DiffuseTraceのための単層可変長符号化ネットワークと性能評価 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Single-Layered Variable-Length Encoding Networks for DiffuseTrace and Its Performance Evaluation |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | DiffuseTrace / DiffuseTrace |
| キーワード(2)（和/英） | 画像生成AI / Image Generative AI |
| キーワード(3)（和/英） | 潜在拡散モデル / Latent Diffusion Model |
| キーワード(4)（和/英） | 電子透かし法 / Digital Watermarking |
| キーワード(5)（和/英） | ランダムネットワーク / Random Network |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 江上 旺 / Ou Egami / エガミ オウ |
| 第1著者 所属（和/英） | 山口大学 (略称： 山口大) Yamaguchi University (略称： Yamaguchi Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 川村 正樹 / Masaki Kawamura / カワムラ マサキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 山口大学 (略称： 山口大) Yamaguchi University (略称： Yamaguchi Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2026-03-05 15:00:00 |
| 発表時間 | 60分 |
| 申込先研究会 | EMM |
| 資料番号 | EMM2025-124 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.396 |
| ページ範囲 | pp.41-46 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2026-02-26 (EMM) |
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