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图像水印
WaTeRFlow：通过流一致性实现水印的时序鲁棒性
WaTeRFlow: Watermark Temporal Robustness via Flow Consistency
针对图像到视频（I2V）生成后水印检测失效的问题，提出用光流对齐加时序一致性损失来稳定逐帧水印预测，并借助视频扩散代理模型在训练中模拟真实失真；做生成内容溯源或水印鲁棒性评测的视觉研究者可直接复用这套训练与评测设定。
PECCVAI：克服 AI 图像水印在视觉转述攻击下的脆弱性
PECCVAI: Overcoming the Brittleness of AI Image Watermarking Under Visual Paraphrasing Attacks
提出视觉转述攻击（caption→扩散模型重生成）可同时移除可见与不可见水印，并给出基于非融化点（NMP）与多通道频域编码的鲁棒水印方案 PECCAVI，为生成内容溯源与版权保护提供可复用的攻防基准。
解耦防御策略的鲁棒图像水印
Decoupling Defense Strategies for Robust Image Watermarking
提出两阶段解耦防御框架：第一阶段通过主要微调编码器、条件更新解码器的对抗训练，将图像移入不可攻击区域而非修改决策边界，从而保持干净精度；第二阶段用带理论保证的约束图像损失和品质感知早停直接优化图像，兼顾失真与再生攻击鲁棒性。该解耦思路可迁移至其他需要同时抵御对抗与失真攻击的视觉任务。
ClusterMark：面向自回归图像生成器、基于视觉词元聚类的鲁棒水印
ClusterMark: Towards Robust Watermarking for Autoregressive Image Generators with Visual Token Clustering
对做自回归图像生成的人，这篇给出了在词元序列上嵌入可检测水印的具体做法：按视觉词元聚类划分红/绿集合来偏置下一词元预测，并证明聚类比逐词元划分更能抵抗图像扰动与再生攻击，可直接复用到 VQ 词元序列的生成框架中。