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扩散模型水印
01 02
MaxMark：通过鲁棒可逆潜变量嵌入实现高容量扩散原生水印
MaxMark: High-Capacity Diffusion-Native Watermarking via Robust and Invertible Latent Embedding
对做扩散模型溯源与版权保护的研究者，这篇给出了在潜噪声上做高容量嵌入并用可逆网络把带水印潜变量映射回近似高斯的做法，可直接复用到 LDM 生成图像的隐写与来源追踪流程中。
GROW：面向扩散模型的渐进引导水印生成
GROW: Watermark Generation with Progressive Guidance for Diffusion Models
把水印嵌入从一次性写入初始噪声改为沿扩散采样过程用频域梯度逐步引导生成，从而省去 DDIM 反转，为扩散模型版权保护提供近 100 倍加速的免训练检测方案。