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为扩散模型图像提供不可见鲁棒水印

Tree-Ring Watermarks图像水印扩散模型水印检测傅里叶变换Github开源项目

Tree-Ring Watermarks是一种为扩散模型图像设计的水印技术。通过在初始噪声的傅里叶变换中嵌入特殊模式，生成的水印在图像中不可见，但可通过反向扩散检测。该技术有效验证和保护AI生成图像，能抵抗多种攻击并保持图像质量。项目提供完整实现代码，包含主要实验、CLIP评分计算和FID评估功能。

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介绍相关项目
Awesome-LLM-Watermark - LLM大语言模型的文本与图像水印技术研究
GithubWatermarking图像水印大语言模型开源项目文本水印版权保护
本项目汇集了关于文本和图像水印技术的研究论文，重点探讨大语言模型（LLM）的应用。这些论文涵盖了水印的鲁棒性、统计分析、词汇冗余、主题水印、质量检测与优化以及跨语言一致性等方面。研究内容包括水印的检测效率、鲁棒性、质量和最佳规则，旨在为大语言模型提供可靠的水印解决方案。这些研究有助于深入了解水印技术在知识产权保护和提高AI生成内容可信度方面的最新进展。
Watermark-Removal-Pytorch - 基于深度图像先验的无训练水印去除方法
GithubPytorch图像修复开源项目水印移除深度图像先验深度学习
该项目实现了基于深度图像先验的水印去除技术，无需训练数据即可处理已知和未知水印。该方法通过简单API调用，支持图像编辑等任务。项目采用PyTorch开发，提供MPS加速，包含使用说明和结果展示。
watermark-removal - 基于机器学习的开源水印去除项目
GithubTensorFlowWatermark-Removal图像修复开源项目机器学习深度学习
这个开源项目利用机器学习的图像修复技术来去除图像中的水印，使结果与原始图像几乎没有区别。项目受到Contextual Attention和Gated Convolution研究的启发，并采用Tensorflow 1.15.0和neuralgym工具包。用户可以通过Google Colab轻松运行项目，按照提供的详细操作步骤和下载链接来清除图像水印。
mist - 图像防护工具 阻止AI艺术应用模仿
AI绘图保护GithubMist图像预处理对抗样本开源项目水印
Mist是一款图像预处理工具，通过添加水印保护图像不被AI艺术应用模仿。它使Stable Diffusion等AI模型无法识别图像内容，防止生成相似作品。Mist开源代码可用于构建网页界面或远程服务，为创作者提供作品保护方案。
StegaStamp - 在物理照片中隐匿和提取数据的技术
CVPR 2020GithubStegaStamp图像编码图像解码开源项目隐藏数据
此页面介绍了一种在图像中隐藏和提取数据的方法，能够在经过打印和摄影负载后保持图像的感知相似性。项目提供了所需的代码和预训练模型，以便复现研究成果。内容涵盖了训练编码器和解码器模型的步骤，并详细说明了在图像中编码和解码信息的过程。
text_blind_watermark - 文本盲水印嵌入与提取工具
GithubPython库信息隐藏开源项目数据安全文本盲水印隐写技术
text_blind_watermark是一个Python开源项目，专门用于文本盲水印的嵌入和提取。该工具能在保持原文可读性的同时，将隐藏信息嵌入文本中。支持微信、钉钉等多个平台，提供简单的API接口。项目包含详细文档和示例，适用于需要在文本中加入不可见信息的开发者。该项目提供多种嵌入模式，包括TextBlindWatermark和TextBlindWatermark2两种算法，支持自定义密码和字符类型，增强了水印的隐蔽性和安全性。
image-watermark-tool - 开源本地图片水印工具 支持离线使用和快速部署
GithubVercel一键部署图片水印工具开源项目本地处理
Image Watermark Tool是一款开源的本地图片水印工具，可在离线状态下为身份证、驾照等敏感图片添加水印。该工具支持一键部署到Vercel平台，也提供Docker部署方式。无需网络连接即可使用，保障数据安全。适合个人用户和开发者使用的图片隐私保护解决方案。
watermark_detector - 图像水印检测模型，基于Google ViT基础模型
GithubHuggingfacewatermark_detector准确率开源项目模型训练超参数
模型通过微调谷歌的ViT基础模型，用于提高图片水印检测的准确率，在评估集上取得了0.6574的准确度。训练过程中使用了最新的Transformers和Pytorch框架，包含优化参数与学习率调度，提升了训练效率。
rich-text-to-image - 富文本格式提升文本到图像生成的精确控制
AI绘图GithubICCV 2023Rich-Text-to-ImageStable Diffusion开源项目文本生成图像
Rich-Text-to-Image项目利用富文本格式信息增强文本到图像生成的控制能力。该项目通过字体大小、颜色、样式和脚注等格式实现精确的颜色渲染、局部风格控制和详细区域合成。这种方法支持token显式重新加权，可与Stable Diffusion等主流模型集成，提供更精细的图像生成控制。项目开源了代码实现，并提供在线演示和相关论文，为文本到图像生成领域开辟了新的研究方向。
cond-image-leakage - 改进图像到视频扩散模型中的条件图像依赖问题
DynamiCrafterGithubVideoCrafter图像到视频生成开源项目扩散模型条件图像泄漏
该研究揭示并解决了图像到视频扩散模型中的条件图像依赖问题。研究团队提出了适用于DynamiCrafter、SVD和VideoCrafter1等多种模型的即插即用推理和训练策略。这些策略减轻了模型对条件图像的过度依赖,增强了生成视频的动态效果。项目开源的代码、模型和演示为图像到视频生成研究提供了重要参考。
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