一、论文信息
- 论文名称：OmniGuard: Hybrid Manipulation Localization via Augmented Versatile Deep Image Watermarking
- 作者团队：北京大学
- 发表会议：CVPR2025
- 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2412.01615
二、动机与贡献
动机：
随着生成式 AI 的快速发展，其在图像编辑领域广泛应用，给数字内容的真实性和完整性带来新风险，如侵犯知识产权、生成误导性内容等。水印技术作为保护图像版权、检测未经授权使用和跟踪篡改的重要手段，深度学习推动下的深度水印在容量、鲁棒性和保真度方面有优势，但现有通用深度图像水印方法存在问题：
- 保真度
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