标题：1/15成本实现AI水印新突破

南洋理工大学与新加坡A*STAR前沿人工智能研究中心合作推出全新局部鲁棒图像水印方法MaskMark，其性能全面超越Meta的SOTA模型WAM，且训练成本仅为后者1/15。

MaskMark支持多水印嵌入、精准定位篡改区域、灵活提取局部水印及自适应支持32/64/128比特。研究团队引入掩码机制，指导模型精准嵌入和提取水印，设计了MaskMark-D（全图嵌入但能定位水印位置）和MaskMark-ED（仅嵌入特定区域）两种版本。

核心技术流程包括掩码生成、水印嵌入、水印掩码操作和水印提取四个阶段。MaskMark推理时通过定位模块减少干扰，提升小区域水印提取效果。在多项任务中，MaskMark表现出色，不仅保持高提取精度，在全局和局部水印任务中均优于现有模型。此外，其训练效率为WAM的15倍，支持多种比特长度扩展，并具备快速微调能力。

论文和代码已公开：https://arxiv.org/abs/2504.12739，https://github.com/hurunyi/maskmark。