StegaStamp

在物理照片中隐匿和提取数据的技术

StegaStamp 隐藏数据图像编码 CVPR 2020 图像解码 Github 开源项目

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。

tree-ring-watermark - 为扩散模型图像提供不可见鲁棒水印

GithubTree-Ring Watermarks傅里叶变换图像水印开源项目扩散模型水印检测

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。

tf_audio_steganalysis - 基于深度学习的MP3隐写分析研究

Audio SteganalysisCNNDeep LearningGithubMP3tensorflow开源项目

此项目基于TensorFlow实现音频隐写分析，利用卷积神经网络（CNN）对MP3隐写进行深入分析与检测，并包含多个获奖论文和数据集。用户可以通过该平台设计自己的网络，轻松安装所需环境和依赖包，并通过TensorBoard可视化训练过程。详细指南阐明了安装步骤、环境配置和代码运行示例，是音频隐写分析研究与实践的理想资源。

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。

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。

StableCascade - 基于高压缩潜在空间的快速文本到图像生成模型

AI绘图GithubStable Cascade图像生成开源项目潜在空间高效模型

Stable Cascade是一种新型文本到图像生成模型，采用高度压缩的潜在空间技术。它由三个阶段组成，可将1024x1024图像压缩至24x24尺寸，同时保持清晰重建效果。与Stable Diffusion相比，该模型实现了更快的推理速度和更低的训练成本。Stable Cascade在提示对齐和图像质量方面表现优异，并支持微调、ControlNet和LoRA等多种扩展功能，适用于对效率要求较高的应用场景。

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。

STF - 窗口注意力机制推动图像压缩技术进步

CNN模型CompressAIGithubTransformer模型图像压缩开源项目深度学习

STF项目开发了基于窗口注意力的图像压缩方法，在CNN和Transformer架构上均实现突破。该技术在Kodak和CLIC数据集上表现出色，兼顾压缩性能和编解码效率。项目开源了预训练模型、训练评估脚本和OpenImages数据集训练指南，为图像压缩研究提供了全面资源。

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。

Anti-DreamBooth - 防护技术阻止AI生成仿真个人图像

Anti-DreamBoothGithub人脸数据集开源项目扰动优化文本生成图像隐私保护

Anti-DreamBooth是一项创新技术，通过向用户图像添加微妙噪声来防止AI模型生成特定个人的仿真图像。该项目开发了多种扰动优化算法，并在多个数据集上进行了全面评估。研究表明，即使在模型或提示词不匹配的情况下，Anti-DreamBooth也能有效保护个人隐私，阻止生成逼真的目标人物图像。

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。

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