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为扩散模型图像提供不可见鲁棒水印

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。

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。
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。
stable-diffusion-safety-checker - 基于CLIP模型的图像安全检查工具
CLIP模型GithubHuggingface内容审核图像识别安全检查器开源项目机器学习模型
stable-diffusion-safety-checker是一个开源的图像内容审核工具。该项目利用CLIP模型技术,专注于识别和过滤不适宜内容。它不仅可用于研究计算机视觉模型的性能,还能揭示潜在的偏见问题。尽管在某些分类任务中表现优异,但仍存在局限性。推荐将其应用于学术研究,使用时需谨慎评估相关风险。
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