SynthID-Image：互联网规模的图像水印

我们引入了 SynthID-Image，这是一种基于深度学习的系统，用于对人工智能生成的图像进行不可见的数字水印。本文记录了在互联网规模上部署此类系统的技术需求、威胁模型和实际挑战，解决了有效性、保真度、鲁棒性和安全性等关键要求。SynthID-Image 已用于为 Google 服务中的超过一百亿张图像和视频帧添加水印，并且其相应的验证服务已提供给受信任的测试人员。为了完整性，我们对外部模型变体 SynthID-O 进行了实验评估，该模型通过合作伙伴关系提供。我们将 SynthID-O 与文献中的其他事后数字水印方法进行了基准测试，在视觉质量和对常见图像扰动的鲁棒性方面均表现出最先进的性能。虽然这项工作侧重于视觉媒体，但关于部署、约束和威胁建模的结论可以推广到其他模态，包括音频。本文为基于深度学习的媒体来源系统的规模化部署提供了全面的文档。