插入和提取水印以保护封面图像的秘密行为被称为图像水印。最近几年，基于深度学习的图像水印技术层出不穷。为了研究最新技术，本综述将前沿的基于深度学习的图像水印技术分为 Embedder-Extractor Joint Training、Deep Networks as a Feature Transformation 和混合方案。同时分析和总结了每个类别的研究方向。此外，还讨论了未来的潜在研究方向以展望未来的研究。

Aug, 2023

本文介绍了一种基于深度学习的音频嵌入图片数字水印方案，并设计了神经网络架构来自动学习水印过程，以及识别存在于失真情况下的音频水印，达到了高保真度和鲁棒性。

Oct, 2021

该论文介绍了一种基于深度学习的新型文本图像水印嵌入和提取方法，通过使用 Transformer 架构进行文本处理和 Vision Transformers 进行图像特征提取，该方法在领域内树立了新的基准。该方法是深度学习在文本图像水印处理中的首次应用，实现了自适应性改进，使模型能够智能地适应特定图像特征和新兴威胁。通过测试和评估，该方法显示出比传统水印技术更强大的鲁棒性，实现了增强不可察觉性，确保水印在各种图像内容中保持不可检测。

Apr, 2024

本文提出了一种基于卷积神经网络的盲水印技术，通过迭代学习框架来实现水印的鲁棒性，该方案通过学习网络来检测图像子块中的 1 比特消息，并取得了良好的鲁棒性。

Apr, 2017

提出了一种新的数字水印方法，基于深度学习的 HiDDeN 架构，并添加了与几何攻击鲁棒性相关的新噪声层，证明该方法在几何鲁棒性方面胜过现有的技术，可用于保护消费者设备上查看的图像。

Feb, 2024

本文提出了一种深度神经网络数字水印技术，可用于深度神经网络的所有权授权。我们定义了嵌入深度神经网络数字水印的要求、嵌入情况和攻击类型，并提出了一种嵌入参数规则器的通用框架，最后通过实验证明我们的框架可以在深度神经网络的训练中嵌入数字水印，并在精调和参数修剪后保留所有权编码。

Feb, 2018

本研究提出了一种新的数字水印技术，并设计了一个通用框架，将数字水印嵌入深度神经网络中的参数中，用于保护知识产权或检测知识产权侵权，同时不影响深度神经网络的性能。

Jan, 2017

本文通过对 DNN 水印方案进行评估，发现目前的水印方案在实践中都不够稳健，需要通过更加全面的攻击评估来提高稳健性。

Aug, 2021

本文提出了一种图像水印系统，该系统可以自动处理图像中的水印定位和检测，并在应用场景中具有广泛的适用性。与以前的方法相比，该方法使用深度学习技术，实现了端到端的水印嵌入和检测，并使用透视校正提高了检测的自动性能力。

Apr, 2023

基于空间隐形水印技术，提出了一种图像处理模型的水印框架，防止模型权益被侵犯。实验证明，该水印技术可抵抗不同网络结构和目标函数训练出的替代模型。

Feb, 2020