「NeRFたちが望むヒーローではないが、NeRFたちに必要なヒーロー：CopyRNeRFは、NeRFの著作権を保護するAIアプローチです」

CopyRNeRF is an AI approach that protects the copyright of NeRF, which is not the hero NeRF desires but the hero NeRF needs.

もし、コンピュータグラフィックスの領域での進化に注目していれば、ニューラル放射場 (NeRFs) についてはお馴染みかもしれません。NeRFsは、3Dシーンやオブジェクトの表現のための有望な技術として登場しました。異なる視点からキャプチャされた画像のコレクションを使用して、シーンの外観を深層ニューラルネットワークでモデル化します。

NeRFsは、新しい視点の高品質な合成や現実的なレンダリング、さらにはスパースで非正規サンプリングされたデータからのシーンの再構築を実現することができます。複雑な照明効果を処理する能力があるため、多くの応用がある技術として広く研究されています。

ですので、2Dではなく3Dで周囲の景色をキャプチャすることが可能になり、記憶の奥深くに入り込むことができます。キャプチャについて話すと、著作権という大きな問題があることをおそらくご存知かもしれません。特にプロフェッショナルな方々は、美しい写真や素晴らしいイラストをキャプチャするためにかけた時間と努力を著作権で保護する傾向があります。これにより、彼らは自分たちの時間に対するクレジットを得ることができます。

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NeRFsに関連する著作権の側面について考えたことはありますか？デジタルアセットを著作権で保護することはよく知られた方法です。写真を撮影すれば、それを著作権で保護することができます。ビデオを録画すれば、それを著作権で保護することができます。しかし、NeRFsにはどうなるのでしょうか？デジタルなNeRFを保護し、未承認の使用や盗難を防ぐにはどうすればいいのでしょうか？それでは、CopyRNeRFと出会いましょう。

NeRFモデルを学習し、知的財産を保護することは大きな課題です。直感的な解決策の1つは、既存の透かし付け手法を使用してレンダリングされたサンプルに直接著作権メッセージや透かしを埋め込むことです。ただし、この方法はレンダリングされたサンプルのみを保護し、コアなNeRFモデルを保護しません。これはNeRFが従来のメディアフォーマットと異なる点です。出力だけでなく、モデル自体もプロジェクトする必要があります。

CopyRNeRFは、この問題に対処するために提案されています。著作権情報がモデルのウェイトに埋め込まれるようにすることで、著作権メッセージをモデル自体に埋め込みます。この透かし付けプロセスにより、著作権情報は保護されたモデルのみでアクセス可能となります。透かし付けの基準を満たすために、CopyRNeRFは透明性と頑健性の両方に焦点を当てています。埋め込まれたメッセージが視覚的な歪みを引き起こさないようにすることと、様々な歪みの下で信頼性のあるメッセージの抽出を可能にすることです。

2D画像に透かしを使用する以前の試みは、NeRFモデルへの効果的な伝達に失敗し、透かしの抽出の頑健性が損なわれていました。その代わりに、CopyRNeRFでは、一部のモデルを基にした透かし付きのカラー表現を使用してレンダリングすることが含まれています。これにより、基本的な表現が保持され、レンダリングされたサンプルにおいて透明性が確保されます。さらに、空間情報が透かし付きのカラー表現に組み込まれるため、異なる視点からのNeRFモデルのレンダリングにおいて埋め込まれたメッセージが一貫していることが保証されます。

さらに、透かしの抽出の頑健性を強化するために、モデルの最適化中に歪みに強いレンダリングが使用されます。歪み層により、ぼやけ、ノイズ、回転などの厳しい歪みの下でも信頼性のある透かしの抽出が可能となります。さらに、ランダムサンプリング戦略は、異なるレンダリング方法やサンプリング戦略に対する保護されたモデルの頑健性を高めます。

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