不是 NeRF 需要的英雄，但是是 NeRF 需要的英雄：CopyRNeRF 是一种保护 NeRF 版权的 AI 方法
CopyRNeRF 是保护 NeRF 版权的 AI 方法
如果你一直关注计算机图形领域的发展，你应该对神经辐射场（NeRFs）非常熟悉。它们已经成为了一种有前途的技术，可以表示3D场景和物体。它们使用深度神经网络通过使用从不同视点拍摄的图像集合来建模场景的外观。
NeRFs能够实现高质量的合成新视图，并能够实现逼真的渲染，甚至可以根据稀疏和不规则采样的数据重建场景。它们处理复杂光照效果的能力使其成为一种被广泛研究的技术，并具有众多的应用。
因此，现在可以用3D来捕捉我们的环境，更深入地了解记忆。说到捕捉，你可能知道一个有关内容保护的著名词语——版权。人们，尤其是专业人士，倾向于通过对自己的作品进行版权保护来保护他们在捕捉美丽照片或绘制精美插图方面所付出的时间和努力。这样，他们可以得到他们的时间的回报。
当涉及到NeRFs时，你是否曾经想过版权方面的问题？通过版权来保护你的数字资产是一种众所周知的做法。你拍照片，可以进行版权保护；你录制视频，也可以进行版权保护，但是对于你的NeRFs会发生什么呢？你如何保护你的数字NeRF以防止未经授权的使用或盗窃？让我们来了解一下CopyRNeRF。
训练NeRF模型并保护其知识产权会带来重大挑战。一种直观的解决方案是使用现有的水印技术将版权信息或水印直接嵌入到渲染样本中。然而，这种方法只能保护渲染样本，而不能保护核心的NeRF模型。这就是NeRF与传统媒体格式的不同之处。你需要投影模型，而不仅仅是输出。
CopyRNeRF就是为了解决这个问题而提出的。它直接将版权信息嵌入到NeRF模型本身中。这种水印过程确保版权信息被嵌入到模型的权重中，只有通过渲染受保护的模型才能访问。为了满足水印的基本标准，CopyRNeRF注重无形性，确保嵌入的信息不会引起视觉失真，并且注重稳健性，在各种失真下可靠地提取信息。
以前在2D图像上使用无形水印的尝试未能有效地传输到NeRF模型中，从而损害了水印提取的稳健性。相反，CopyRNeRF使用带有水印的颜色表示来进行基于一部分模型的渲染。这样，它可以保留基本表示并确保在渲染样本中不可见。此外，空间信息被纳入到带有水印的颜色表示中，确保嵌入的信息在从NeRF模型渲染的不同视点上保持一致。
此外，为了增强水印提取的稳健性，在模型优化过程中采用了抗失真渲染。失真层确保即使在模糊、噪声或旋转等严重失真情况下也能可靠地提取水印。此外，随机采样策略增强了受保护模型对不同渲染方案或采样策略的稳健性。
