摘要

随着生成式人工智能（AIGC）技术的迅猛发展，AI生成内容的质量和效率持续提升，广泛应用于文本、图像、音频和视频等多个领域。然而，这种技术进步也带来了严重的版权保护与内容追溯挑战。模型水印技术作为一种有效的解决方案，通过将特定标识信息嵌入生成模型或生成内容中，为AI生成内容提供了版权认证和溯源支持。本文系统综述了模型水印的技术原理、分类方法及其在AI生成内容版权保护中的应用，分析了不同水印技术的特点、性能评估指标以及面临的关键挑战，并展望了未来研究方向。通过对文本、图像等不同模态生成模型的水印技术深入分析，为构建可追溯、可验证的AIGC版权保护体系提供了理论支持和技术参考。

1 引言

生成式人工智能（AIGC）技术近年来取得突破性进展，Stable Diffusion、DALL·E系列模型在图像生成领域表现出色，ChatGPT、Llama等大语言模型在文本生成方面接近人类水平。这些模型已经广泛应用于新闻出版、艺术创作、教育娱乐等领域，极大地提升了内容生产的效率。然而，AIGC技术的普及也带来了严重的版权保护问题：一方面，AI生成内容可能被恶意滥用，生成逼真的深度伪造图像用于非法目的；另一方面，模型本身作为高价值知识产权资产，面临被非法复制、分发和滥用的风险。

面对这些挑战，模型水印技术应运而生，成为保护AIGC知识产权的重要技术手段。模型水印的基本思想是在生成过程中或生成内容中嵌入不易察觉的标识信息，使其能够在不影响内容质量的前提下，为后续的版权验证和来源追溯提供依据。与传统的数字水印相比，面向AIGC的模型水印需要解决一系列新问题，如生成过程的随机性、输出内容的多样性以及对抗攻击的鲁棒性等。

根据应用场景和技术路线的不同，模型水印可分为多种类型。从保护对象来看，主要包括针对生成内容的文本水印和针对模型本身的版权保护水印；从技术实现来看，可分为侵入式和非侵入式两大类。在文本生成领域，基于红绿词表的水印方法通过调整词汇选择概率嵌入水印信号；在图像生成领域，水印条件扩散模型通过将用户特定指纹集成到生成过程中实现版权追踪。

本文从工科研究视角出发，系统分析模型水印的技术原理、实现方案及其在AI生成内容版权保护中的应用。第二章详细介绍模型水印的技术原理与分类体系；第三章评估比较不同水印技术的性能指标；第四章讨论面临的关键挑战与未来发展方向；最后在第五章总结全文，展望模型水印技术在AIGC治理体系中的重要作用。

2 模型水印的技术原理与分类

模型水印技术根据其保护对象和技术路线的不同，可分为三大类别：文本生成水印、图像生成水印和模型级水印。每种技术方案各有其独特的水印嵌入和提取机制，适用于不同的应用场景。下表对比了三类水印技术的核心特点。

表1：三类模型水印技术对比

水印类型	保护对象	技术特点	水印嵌入位置	典型方法
文本生成水印	文本生成模型及其输出内容	基于词汇选择偏差、概率调整	生成过程的采样阶段	红绿词表机制、同义词替换
图像生成水印	图像生成模型及其输出图像	基于条件化生成、潜在空间修改	扩散过程或生成器网络	水印条件扩散模型(WaDiff)、监督GAN水印
模型级水印	模型知识产权	基于参数修改或后门触发	模型参数或特定行为	权重水印、后门水印

2.1 文本生成模型的水印技术

文本生成模型的水印技术主要通过在生成过程中引入特定的选择偏差来实现。以大规模语言模型（LLM）为例，最代表性的方法是基于红绿词表机制的水印方案。该方案的核心思想是在每个生成步骤中，将模型的词表划分为"绿名单"（高概率集合）和"红名单"（低概率集合），通过系统性地偏向绿名单词汇来嵌入水印信号。

具体而言，对于给定的词表V，在第t个生成步骤，基于前一个标记s_{t-1}的哈希值确定随机划分：

G_t ⊂ V, |G_t| = γ|V|
R_t = V \ G_t

其中γ为绿名单比例超参数（通常设为0.5）。在水印嵌入阶段，通过硬红名单（完全禁止红名单词汇）或软红名单（为绿名单词汇添加偏置δ）方式调整采样概率分布。硬红名单方法直接屏蔽红色集合中的所有token，使其概率为零；软红名单方法则给绿色集合中的logits增加一个偏置δ>0，提升绿色集合token的概率。

水印检测阶段，统计待测文本中绿名单词汇的比例，采用假设检验判断是否存在水印。在无水印的零假设下，每个词汇属于绿名单的概率期望为γ。对于长度为T的文本，绿名单词汇数量|s|_G的期望值为E[|s|_G] = γT，方差为Var(|s|_G) = Tγ(1-γ)。通过计算z统计量：

z = (|s|_G - γT) / √(Tγ(1-γ))

若z值显著大于零（如z>4，p值约3×10^(-5)），则拒绝零假设，判定文本包含水印。

另一种文本水印方案是词汇级别的水印方法，通过对模型输出进行后处理来嵌入水印。例如，He等人提出的方法使用触发函数和修改函数，在模型输出中替换特定词汇为同义词或不同拼写形式的词汇。该方法首先选定候选词集C，对输出文本中的每个词判断是否属于C，若存在则使用修改函数进行替换。替换过程基于哈希函数确定目标词汇，确保水印嵌入的可重复性和可检测性。

2.2 图像生成模型的水印技术

图像生成模型的水印技术面临不同于文本的挑战，需要在保持视觉质量的同时实现有效的水印嵌入。水印条件扩散模型（WaDiff） 是一种代表性方案，它将用户特定指纹高效集成到扩散生成过程中，无需定制微调。

WaDiff的核心技术在于水印条件化的扩散过程。给定预训练的扩散模型，为每个用户u_i分配一个唯一的二进制水印消息w_i，通过线性层将w_i投影到潜在空间P(w_i)∈R^{{C̃×H×W}，然后与原始潜在变量x_t∈R}{C×H×W}沿通道维度拼接，形成条件潜在变量ẑ_{t,i} = concat(x_t, P(w_i))∈R^{(C+C̃)×H×W}。在反向去噪过程中，使用条件化的噪声预测器ε_θ(ẑ_{t,i})预测噪声，从而将水印信息嵌入生成过程。

为确保水印的可检测性，WaDiff引入了消息检索损失：

min_θ E_{x,i,t}[L_m(D(x_{0,i}^t), w_i)]

其中D为预训练的水印解码器，x_{0,i}^t是从时间步t重建的图像。同时，为保持生成质量，引入图像一致性损失，使水印条件的输出与原始模型输出对齐：

min_θ E_{x,i,t}[L_c(ε_θ(ẑ_{t,i}), ε_{θ_ori}(x_t))]

其中L_c为均方误差损失。

另一种方案是监督GAN水印，适用于生成对抗网络。该方法在生成器输出端插入预训练的水印解码模块，通过修改生成器损失函数，确保生成的图像中包含预设的不可见水印。具体而言，生成器的损失函数包含两部分：原始GAN损失和水印损失项。水印损失项鼓励生成的图像能够被水印解码器正确提取预设水印，从而实现对生成内容的标记。

2.3 模型级水印技术

模型级水印技术关注的是保护模型本身的知识产权，防止模型被非法复制或分发。这类水印可分为非侵入式和侵入式两大类。

非侵入式模型指纹不修改模型参数，而是利用模型的固有特性（如权重分布、输出行为）生成独特标识。这类方法包括参数与表示指纹（利用模型权重分布或神经元激活模式）、语义特征指纹（通过模型对探测输入的语义响应构建特征）和对抗样本指纹（以模型对特定输入的独特行为作为签名）。非侵入式方法的优势在于不影响模型性能，且难以被攻击者察觉。

侵入式水印则通过修改模型参数来嵌入所有权标识，包括权重水印和后门型水印。权重水印通过精心设计的训练过程，向模型参数中嵌入特定模式或向量；后门型水印则训练模型对特定触发输入产生独特响应。侵入式水印的优势在于验证方便，但可能引入轻微的性能损失，且在模型微调后水印可能被削弱。

一个关键进展是指纹迁移技术，解决了企业在一个基础模型上构建多个微调版本时的版权保护问题。该技术允许在不同微调版本间迁移指纹，无需为每个版本重新训练水印，极大降低了部署成本。

3 技术评估与性能对比

模型水印技术的实用价值需要通过多项性能指标进行评估。主要包括有效性、无害性、鲁棒性、隐蔽性和可靠性五个维度。不同水印方法在这些指标上表现出各自的特点和优劣。

3.1 评估指标体系

有效性指水印能够被准确检测和提取的能力。对于文本水印，常用指标包括水印提取的准确率和假设检验的置信度；对于图像水印，则关注水印的检测率（True Positive Rate）和误检率（False Positive Rate）。例如，基于红绿词表的文本水印通常报告z统计量的值，z>4被认为水印检测是有效的。

无害性衡量水印嵌入对模型原有功能的影响。对于文本生成模型，关注水印对文本流畅性、连贯性和语义准确性的影响；对于图像生成模型，则评估水印对图像视觉质量的影响。常用指标包括文本的困惑度（Perplexity）、BLEU值，以及图像的峰值信噪比（PSNR）、结构相似性（SSIM）和弗雷歇初始距离（FID）。

鲁棒性是水印技术对抗各种处理后仍可检测的关键能力。常见的攻击包括模型微调、量化、剪枝等模型级操作，以及JPEG压缩、添加噪声、颜色变换等内容级处理。例如，WaDiff模型在实验中针对多种数据增强（图像缩放、模糊、颜色抖动、高斯噪声、JPEG压缩等）测试水印的鲁棒性，结果显示在一百万用户中仍能实现超过76%的识别准确率。

表2：水印技术性能对比表

水印方法	有效性	无害性	鲁棒性	隐蔽性	适用场景
红绿词表文本水印	z>4，p<10^-5	对文本质量影响极小	抗部分替换攻击	高，人类难以察觉	大规模文本生成模型
词汇替换水印	高检测准确率	可能影响语义连贯性	中等，依赖替换策略	中等，可能被统计分析发现	文本生成API保护
WaDiff图像水印	AUC≈1，追踪准确率97.71%	SSIM>0.99，FID增加可忽略	组合增强下>76%准确率	高，视觉不可察觉	扩散模型用户溯源
监督GAN水印	位准确率高	对生成质量影响小	对后处理鲁棒性好	高，不可见水印	GAN模型知识产权保护
模型指纹	高唯一性	不影响模型性能	抗微调、剪枝等操作	高，难以被探测	模型身份认证

3.2 隐蔽性与安全性权衡

水印技术的隐蔽性要求水印不易被察觉或检测，防止攻击者发现并移除水印。同时，可靠性确保水印能够唯一标识模型或用户，避免误判或冒认。

文本水印的隐蔽性是一个重要挑战。基于红绿词表的水印通过哈希函数动态划分词表，使水印在表面统计特征上不可察觉。然而，研究表明，当水印强度过高时，可能会影响文本的多样性和创造性，导致可被统计检测的模式。理想的水印方案应当在隐蔽性和鲁棒性之间取得平衡。

对于图像水印，WaDiff通过阈值控制和图像一致性约束保证水印的隐蔽性。仅在前向过程的早期时间步（t≤τ）应用水印条件，在后续步骤中使用空水印，确保生成图像与原始模型输出视觉一致。此外，选择性微调策略（仅微调水印投影器和第一个输入块）减少了水印嵌入对模型行为的显著影响。

模型级水印的隐蔽性要求水印不改变模型的正常行为。权重水印需要将水印信息均匀分散到大量参数中，避免在局部形成明显的模式；后门型水印则要求触发样本与正常输入在分布上不可区分。

3.3 不同水印方法的性能对比

从性能对比来看，文本水印技术已经能够实现较高的检测效果，但对文本质量的影响仍是一个挑战。红绿词表方法在保持文本质量方面表现优异，因为其水印嵌入依赖于模型的正常生成过程，仅通过细微的偏好调整实现。

图像水印技术中，WaDiff等基于扩散模型的方法在无害性和鲁棒性方面表现突出。实验表明，WaDiff在不同水印图像间平均SSIM（结构相似性）达到0.998，显著优于传统方法（如Tree-Ring的0.99以下），且对原始生成质量影响极小。

模型级水印在保护模型知识产权方面具有独特优势，特别是非侵入式指纹不影响模型性能，且难以被移除。然而，模型级水印的验证通常需要更多资源，如对于黑盒模型，可能需要大量API调用才能提取可靠指纹。

总体而言，不同水印方法各有优劣，适用于不同的应用场景。文本水印适合内容级的来源追踪，图像水印在视觉内容保护方面表现优异，而模型级水印则为模型本身的知识产权提供了最强保护。

4 应用挑战与未来方向

尽管模型水印技术取得了显著进展，但在实际应用中仍面临多方面挑战。首先，水印的泛化能力有限，当前大多数水印方案针对特定模型或数据类型设计，缺乏跨模型、跨任务的通用性。例如，针对Stable Diffusion设计的水印可能不直接适用于其他架构的扩散模型，需要重新调整参数或训练策略。

其次，水印的抗攻击能力仍需提升。恶意用户可能采用多种手段试图移除或破坏水印，如对生成内容进行后处理（重写文本、调整图像）或对模型进行修改（微调、剪枝、量化等）。特别是针对模型水印的指纹移除攻击可分为推理时消除和训练时消除两类：前者通过提示干扰、指纹信息触发覆盖等方式使水印失效；后者通过继续训练从参数层清除水印信号。

第三，水印技术的标准化和互操作性不足。目前缺乏统一的水印格式、嵌入和检测标准，导致不同系统间难以协同工作。行业需要建立开放标准，促进水印技术的大规模应用。

未来模型水印技术发展的重要方向包括：

4.1 自适应与动态水印机制

下一代水印技术需要具备自适应能力，根据输入内容动态调整水印策略。例如，对于不同类型的文本（创意写作vs.技术文档）或图像（人像vs.风景），采用不同的水印强度和嵌入位置，在保证水印有效性的同时最小化对内容质量的影响。

动态水印是另一个有前景的方向，水印信息不是固定不变的，而是可以根据时间、用户身份或上下文动态变化。这种动态性大大增加了攻击者发现和移除水印的难度，提升了版权保护系统的安全性。

4.2 多模态与联合水印

随着多模态生成模型（如同时生成文本和图像的模型）的普及，多模态水印技术变得日益重要。这类水印需要在不同模态间协调一致，确保整体内容的版权保护。例如，对于图文并茂的生成内容，文本和图像部分应嵌入相互关联的水印，提高系统的鲁棒性。

联合水印指在模型训练和内容生成的多个阶段嵌入水印，形成多层次保护体系。例如，可在基础预训练模型、特定任务微调以及推理生成三个阶段分别嵌入不同水印，即使某个阶段的水印被移除，其他阶段的水印仍能提供保护。

4.3 法律与技术协同的版权治理体系

模型水印技术的发展需要与法律法规、行业标准协同推进。技术层面，需要进一步提高水印的鲁棒性和隐蔽性；法律层面，则需要明确AI生成内容的版权归属和保护范围。

吴汉东教授在2025国际版权论坛上指出，面对AIGC的版权问题，应坚持人类作者中心主义原则，机器不可能和人一样取得作者的权利主体地位。这为水印技术的功能定位提供了重要参考：水印主要作为识别和追踪工具，而非确定版权归属的唯一依据。

未来，需要构建多方协同的版权治理生态，包括技术提供商、内容平台、监管机构和用户共同参与。例如，可以建立基于区块链的水印注册和验证平台，提供不可篡改的版权记录。同时，加强国际协作，形成全球统一的AIGC版权保护标准框架。

5 结论

模型水印技术作为AIGC版权保护的关键手段，通过将特定标识信息嵌入生成模型或生成内容中，为版权确认和溯源提供了有效解决方案。本文系统分析了文本水印、图像水印和模型级水印的技术原理与特点，评估了不同水印方法的性能指标，并讨论了当前挑战与未来方向。

从技术发展来看，理想的水印方案应当兼顾有效性、无害性、鲁棒性、隐蔽性和可靠性。基于红绿词表的文本水印、水印条件扩散模型等先进方法在这些方面取得了显著进展，但仍存在提升空间。未来研究需要关注自适应水印、多模态联合水印等方向，同时加强技术与法律、标准的协同，构建完整的AIGC版权治理体系。

随着AIGC技术的不断普及和深化，模型水印将在促进AI创新、保护知识产权、维护内容生态健康方面发挥越来越重要的作用。只有通过技术创新与制度保障的有机结合，才能应对AI时代版权治理的挑战，实现技术创新与版权保护的平衡发展。

参考文献

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2. 监督GAN水印用于知识产权保护。CSDN博客。
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6. 应对AI时代版权治理的挑战。中国战略新兴产业网。
7. 当机器人"卷"起才艺：AI版权保护应如何接招。湖北省版权保护与服务网。