Splats in Splats++: Robust and Generalizable 3D Gaussian Splatting Steganography

arXiv:2604.15862v1 Announce Type: new Abstract: 3D Gaussian Splatting (3DGS) は最近、3D 再構築のパラダイムを再定義し、視覚的忠実度と計算効率の間の前例のないバランスを達成した。その採用が広まるにつれ、明示的な 3DGS アセットの著作権保護は極めて重要になっている。しかし、既存の不可視メッセージ埋め込みフレームワークは、セキュリティと高容量のデータ埋め込みと、資産の固有の有用性を調和させるのに苦戦しており、元のレンダリングパイプラインを混乱させるか、構造的擾乱に対する脆弱性を持っていた。本研究では、私たちが extbf{ extit{Splats in Splats++}} という、一貫したかつパイプライン非依存なステゴグラフィフレームワークを提示する。これは、元の 3DGS 表現内に直接、高容量の 3D/4D コンテンツをスムーズに埋め込む。原理的な分析に基づき、球調和関数 (SH) の周波数分布を分析し、感度付きの SH 係数暗号化スキームを提案し、元の表現力を損なうことなく視覚的に認識できない埋め込みを実現する。メッセージ漏洩を引き起こす幾何学的曖昧性の根本的な解決のために、私たちが extbf{Hash-Grid Guided Opacity Mapping} メカニズムを導入する。これに、新しい extbf{Gradient-Gated Opacity Consistency Loss} が加わることで、私たちの形式は元のシーンと隠されたシーンの間で厳密な空間的・属性感性リンクを強制し、離散的な属性マッピングを連続的で攻撃に耐性の潜空間に効果的に投射する。広範な実験が示す通り、私たちの手法は既存のアプローチを大幅に凌駕し、メッセージの忠実度を最大で extbf{6.28 db} 高いものとする、 extbf{3$ imes$} 早いレンダリング、そして攻撃的な 3D ターゲット構造的攻撃（例：GSPure）に対する卓越した耐久性を達成する。さらに、私たちのフレームワークは顕著な汎用性を示し、2D 画像埋め込み、4D 動的シーンのステゴグラフィ、そして多岐にわたるダウンストリームタスクにスムーズに一般化される。

arXiv:2604.15862v1 Announce Type: new Abstract: 3D Gaussian Splatting (3DGS) has recently redefined the paradigm of 3D reconstruction, striking an unprecedented balance between visual fidelity and computational efficiency. As its adoption proliferates, safeguarding the copyright of explicit 3DGS assets has become paramount. However, existing invisible message embedding frameworks struggle to reconcile secure and high-capacity data embedding with intrinsic asset utility, often disrupting the native rendering pipeline or exhibiting vulnerability to structural perturbations. In this work, we present \textbf{\textit{Splats in Splats++}}, a unified and pipeline-agnostic steganography framework that seamlessly embeds high-capacity 3D/4D content directly within the native 3DGS representation. Grounded in a principled analysis of the frequency distribution of Spherical Harmonics (SH), we propose an importance-graded SH coefficient encryption scheme that achieves imperceptible embedding without compromising the original expressive power. To fundamentally resolve the geometric ambiguities that lead to message leakage, we introduce a \textbf{Hash-Grid Guided Opacity Mapping} mechanism. Coupled with a novel \textbf{Gradient-Gated Opacity Consistency Loss}, our formulation enforces a stringent spatial-attribute coupling between the original and hidden scenes, effectively projecting the discrete attribute mapping into a continuous, attack-resilient latent manifold. Extensive experiments demonstrate that our method substantially outperforms existing approaches, achieving up to \textbf{6.28 db} higher message fidelity, \textbf{3$\times$} faster rendering, and exceptional robustness against aggressive 3D-targeted structural attacks (e.g., GSPure). Furthermore, our framework exhibits remarkable versatility, generalizing seamlessly to 2D image embedding, 4D dynamic scene steganography, and diverse downstream tasks.