W-Bench：第一个全面的基准测试，对各种图像编辑技术（图像再生、全局编辑、局部编辑和图像到视频生成）评估水印方法的稳健性。

2024-10-24，由南洋理工大学和苏黎世联邦理工学院共同创建W-Bench，这是一个全面的基准测试，旨在评估水印方法对于包括图像再生、全局编辑、局部编辑和图像到视频生成在内的广泛图像编辑技术的鲁棒性。这个数据集的创建对于版权保护和知识产权的维护具有重要意义，尤其是在面对由大规模文本到图像模型驱动的高级图像编辑技术时。

 

一、研究背景：

随着图像编辑技术的发展，尤其是大规模文本到图像模型的应用，传统的图像水印方法在面对高级图像编辑时显得脆弱。这些编辑技术可能会在编辑过程中扭曲或移除嵌入的图像水印，从而对版权保护和知识产权验证构成挑战。

 

目前遇到的困难和挑战：

1、现有的图像水印方法在面对由大规模T2I模型支持的高级图像编辑技术时，往往无法有效保持水印的可检测性。

2、这些T2I模型能够产生高度逼真的编辑图像，使得即使图像中嵌入了水印，恶意用户也能轻易地修改艺术家或摄影师的作品，而不进行适当的归属。

3、现有的水印基准测试并没有涵盖足够广泛的图像编辑技术，无法全面评估水印方法的鲁棒性。

 

数据集地址：W-Bench|水印技术数据集|图像编辑数据集

 

二、让我们一起看一下W-Bench

W-Bench是第一个全面的基准测试，用于评估水印方法在多种图像编辑技术下的鲁棒性。

数据集包含了11种代表性的水印方法，涵盖了图像再生、全局编辑、局部编辑和图像到视频生成四种编辑技术。通过分析图像编辑的频率特性，并利用预训练的扩散模型SDXL-Turbo进行水印嵌入，目的解决现有水印方法在面对大规模文本到图像模型生成的图像编辑时的脆弱性问题。

 

数据集构建 ：

对图像进行多种编辑操作，包括随机噪声的添加、文本提示的全局编辑、区域掩码的局部编辑，以及图像到视频的生成。这些编辑操作都是在保持图像质量的同时，对嵌入的水印进行挑战。

 

数据集特点：

1、综合评估：W-Bench不仅包括图像再生，还涵盖了全局编辑、局部编辑和图像到视频生成，提供了一个全面的测试环境。

2、实用性：数据集旨在模拟真实世界中的图像编辑场景，为水印技术的实用性提供了严格的测试。

3、鲁棒性测试：通过在多种编辑技术下测试水印的可检测性，W-Bench能够评估不同水印方法的鲁棒性。

可以使用W-Bench来测试他们的水印方法在面对不同图像编辑技术时的表现，并通过基准测试来比较不同方法的性能。

 

基准测试 ：

W-Bench提供了一个标准化的测试流程和评估指标，包括图像质量评估（如PSNR、SSIM和LPIPS）和在0.1%假阳性率下的真正率（TPR@0.1%FPR），以量化评估水印方法的性能。

 

三、让我们一起看一下W-Bench应用场景：

在摄影领域，版权保护一直是摄影师非常关注的问题。

比如，你是一位摄影师，你拍摄了一张精美的照片并希望确保你的作品在被分享或使用时，能够被正确地识别为你的原创。在过去，尽管有水印技术，但面对高级的图像编辑技术，这些水印很容易被去除或扭曲，导致你的作品被非法复制或修改，而你却无能为力。

现在有了W-Bench，就不一样了哦。

你可以测试你的水印在面对如图像再生、全局编辑、局部编辑和图像到视频生成等不同编辑技术时的稳定性。这意味着，即使有人试图通过高级编辑软件修改你的图片，W-Bench也能帮助你确保水印仍然可以被检测到，从而保护你的版权。

比如，当你使用了一种新的水印技术，并希望确保它在经过流行的图像编辑软件处理后仍然有效。通过W-Bench，你可以将你的图片和水印提交系统进行测试。它将模拟各种可能的编辑情况，并告诉你水印是否能够在编辑后的图像中被成功检测到。这样，你就可以根据测试结果调整你的水印策略，以确保你的作品在任何情况下都能得到保护。

有了W-Bench，帮助你在数字时代更有效地保护自己的作品。同时更有信心地分享和展示你的作品。