Jan, 2024

从隐蔽隐藏到视觉编辑：强大的生成式视频隐写术

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TL;DR通过在视频编辑过程中将秘密信息嵌入语义特征，提出了一种创新的视频隐写术方法。引入了端到端的鲁棒性生成式视频隐写术网络（RoGVS），通过修改视频的语义特征来实现视觉编辑和嵌入秘密信息，通过人脸替换场景展示了其视觉编辑效果。实验证明，RoGVS 方法在面部视频数据集上的应用在鲁棒性和容量两方面优于现有的视频和图像隐写术技术。
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发现论文，激发创造
  • 基于可逆神经网络的大容量、灵活的视频隐写术

    本文介绍了一种大容量和灵活的视频隐写网络 (LF-VSN)，提出了一种可逆的管道，可以通过单个神经网络隐藏 / 恢复多个秘密视频，还介绍了一种可控密钥方案，使不同的接收者能够从相同的覆盖视频中恢复特定的秘密视频。同时，为多个视频隐藏提供了可伸缩策略，可以通过单个模型和单个训练会话在覆盖视频中隐藏不同数量的秘密视频。经过广泛的实验证明，在视频隐写性能显著提高的同时，我们提出的 LF-VSN 具有高安全性，大隐藏容量和灵活性。

    Apr, 2023

  • 基于时间残差建模的卷积视频隐写术

    提出一个基于深度卷积神经网络的视频隐写模型，通过利用帧差的高度稀疏性，显式地考虑帧间残差，并分别设计两个支路来分别隐藏帧间差和原始秘密帧，得到比传统方法更好的结果。

    Jun, 2018

  • 采样生成隐写术

    本文提出一种新的数据驱动信息隐藏方案，称为采样生成式隐写术（GSS），引入了 Jensen-Shannon 离散度作为评估隐写术安全性的新标准。通过基于生成对抗网络训练的生成器，实现语义图像修复进而嵌入信息。实验结果表明，该方案在定性和定量评估方面具有潜力。

    Apr, 2018

  • 基于生成对抗网络的隐形隐写术

    本研究提出了一种名为 ISGAN 的卷积神经网络结构，使用生成对抗网络，混合损失函数等方法，将灰度图像嵌入到彩色图像的 Y 通道中进行隐蔽，并在接收端精确地提取出秘密图像。实验表明，该方法在数据集 LFW，Pascal VOC2012 和 ImageNet 上达到了最先进水平。

    Jul, 2018

  • 神经语言隐写术

    利用神经语言模型和算术编码的隐写术技术，生成真实的语言覆盖句，并与语言模型分布相匹配，同时保护安全性。

    Sep, 2019

  • 时间上一致的语义视频编辑

    本文提出一种简单而有效的方法来实现一致性视频编辑，通过优化潜在编码和预先训练的生成器，减少时间光度不一致，并在不同领域和 GAN 逆推技术上得到了有利的结果。

    Jun, 2022

  • 隐写网络中的隐写术

    针对深度神经网络在隐写学中应用面临的网络巨大，如何在公共频道中隐蔽传输的问题，本文提出一种基于模型伪装的新方法，即将秘密神经网络模型伪装成普通的机器学习模型，并用部分优化策略激活并调节子集滤波器来保留其对秘密任务的功能，其余滤波器被激活来伪装整个秘密 DNN 模型成一个普通的机器学习模型。实验表明，该方法优于现有的隐蔽传输方案在秘密 DNN 模型和一般 DNN 模型的隐蔽传输方面。

    Feb, 2023

  • RoSteALS: 使用自编码器潜码空间的鲁棒隐写术

    提出 RoSteALS 一种轻量级的隐写术技术，使用预训练自编码器来解放载荷嵌入，并且在三个基准上具有完美的秘密恢复性能和可比较的图像质量。

    Apr, 2023

  • 时光缝合：基于 GAN 的真实视频面部编辑

    本文提出了一种基于对生成对抗网络的理解和神经网络学习低频功能的能力，使用 StyleGAN 对视频中的面部进行语义编辑，提高了当前最先进技术水平，实现了有意义的面部操作，保持了更高程度的时间连贯性，并可应用于高质量的 Talking Head 视频中。

    Jan, 2022

  • 零封装生成型语言隐写术

    本研究提出了一种基于上下文学习的零样本方法，用于语言隐藏，以更好地实现感知和统计上的不可察觉性，并设计了几个新的度量标准和可复现的语言评估方法来衡量隐藏文本的隐晦性。实验结果表明，该方法产生了比其他任何方法更多的无罪和可理解的隐藏文本。

    Mar, 2024