SpectralCanary
一种用于文本到图像（T2I）数据集使用审计的主动水印方法，通过低通滤波混合金丝雀图像嵌入低频信号，实现高检测率且视觉影响极小的数据集溯源。
时间轴 (近 90 天)
SpectralCanary 是一种主动数据集审计方法，通过使用平滑低通掩码将固定金丝雀图像混合到每张数据集图像中，无需额外生成或优化过程。
在 Pokemon 数据集上，经过三种真实数据变换、跨两个架构家族，SpectralCanary 在每次生成中达到最高的平均 TPR@1% FPR 为 91.1%。
在 Pokemon 数据集上，使用 30 次生成时，SpectralCanary 的模型级准确率（固定阈值）达到 94.8%。
在涵盖艺术、医学、卫星和时尚领域的五个数据集上，使用 SD3.5 模型，SpectralCanary 平均达到 92.4% 的 TPR@1% FPR。
SpectralCanary 在五个数据集上使用 SD3.5 模型时，保持发布图像的视觉质量（SSIM 0.989，LPIPS 0.022），FID 变化接近零（平均 ΔFID 0.05）。
匹配能量消融实验表明，在 Pokemon 和 ROCOv2 数据集上，低频放置的信号在微调后比中频和高频放置的信号更可靠地被检测到。
最有效的自适应攻击移除 SpectralCanary 信号需要激进的图像修改，并导致 ΔFID 增加超过 25 点。
SpectralCanary 使用低通滤波器（例如高斯模糊）对每张图像处理，然后将金丝雀图像按权重叠加，混合在视觉上几乎不可察觉。
全部知识事实 (8)
SpectralCanary 是一种主动数据集审计方法，通过使用平滑低通掩码将固定金丝雀图像混合到每张数据集图像中，无需额外生成或优化过程。
50%待验证在 Pokemon 数据集上，经过三种真实数据变换、跨两个架构家族，SpectralCanary 在每次生成中达到最高的平均 TPR@1% FPR 为 91.1%。
50%待验证在 Pokemon 数据集上，使用 30 次生成时，SpectralCanary 的模型级准确率（固定阈值）达到 94.8%。
50%待验证在涵盖艺术、医学、卫星和时尚领域的五个数据集上，使用 SD3.5 模型，SpectralCanary 平均达到 92.4% 的 TPR@1% FPR。
50%待验证SpectralCanary 在五个数据集上使用 SD3.5 模型时，保持发布图像的视觉质量（SSIM 0.989，LPIPS 0.022），FID 变化接近零（平均 ΔFID 0.05）。
50%待验证匹配能量消融实验表明，在 Pokemon 和 ROCOv2 数据集上，低频放置的信号在微调后比中频和高频放置的信号更可靠地被检测到。
50%待验证最有效的自适应攻击移除 SpectralCanary 信号需要激进的图像修改，并导致 ΔFID 增加超过 25 点。
50%待验证SpectralCanary 使用低通滤波器（例如高斯模糊）对每张图像处理，然后将金丝雀图像按权重叠加，混合在视觉上几乎不可察觉。
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