FlowMark는 자동으로 예측된 객체 마스크를 기반으로 비디오에 워터마크를 삽입하는 프레임워크입니다. 기존 방식과 달리 사용자가 제공하는 마스크 가이드 없이 워터마크 삽입에 최적의 영역을 학습합니다.
압축, 기하학적 변환, 콘텐츠 변화에 강건하도록 노이즈 증강 학습을 결합하여 높은 시각적 품질을 유지합니다. 콘텐츠 적응형 마스크는 워터마크 신호를 자연스러운 비디오 역학에 맞춰 일관성을 유지합니다.
실험 결과, FlowMark는 $128$비트 메시지를 최대 $50.08$dB PSNR로 안정적으로 삽입하여 콘텐츠 출처 확인, 시간적 진위 여부 확인, 비디오 무결성 보호에 강력한 성능을 보입니다.