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新たな水印フレームワークは、事前学習や微調整を行わずに任意の画像に多ビットメッセージを埋め込むことができる【f1】【f2】。
埋め込みはDDIM逆推定で潜在ベクトルを取得し、鍵付きの潜在座標を符号変換した後、反復的に最適化し、γ‑mixingで目標SSIMに近づけるプロセスで実施される【f3】。（図1）
評価では、MS‑COCO、DiffusionDB、WikiArtの各データセットでSSIMが0.92以上、PSNRが約29 dB、FIDが8.74、デコード成功率99.9 %を実現した【f4】。さらに、CtrlRegen+ 変換攻撃（t＝0.3）下では、500枚のMS‑COCO画像に対し32ビット全体を94.6 %で正確デコードした【f5】。（図2）
| Method | Setting | Metric | No Att. | s=0.3 | s=0.5 |
| Ours | Existing | Decode | 99.6% | 94.6% | 55.4% |
| ZoDiac | Existing |
| Det. |
| 99.8†% |
| 18.0% |
| 6.0% |
| StegaStamp | Existing | Det. | 100†% | ∼1% | ∼0% |
| TreeRing | Gen. | Det. | 99†% | ∼12% | ∼0% |
CLIPベースのファジーコミットメントとReed–Solomon符号を併用した改ざん検出では、1,225対のクロス画像ペアで98.8 %の成功率を示した【f6】。ただし、t＝0.5での攻撃ではデコード成功率が55.4 %に低下し、重いJPEG圧縮（QF＝25）では約9 %の誤拒否率が観測された【f7】【f8】。
総じて、潜在空間に埋め込む水印は再訓練不要で高容量かつ攻撃耐性を兼ね備えているが、極端な攻撃条件下では性能が著しく劣化する点が留意すべき限界である。