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基于StarGAN的生成式图像隐写方案

毕新亮  杨海滨  杨晓元  黄思远  
【摘要】:针对生成式隐写存在的生成图像与真实图像相差较大、图像翻译隐写需要训练大量模型等问题,文章提出了基于StarGAN的生成式图像隐写方案。该方案仅需一个模型即可完成多风格图像翻译任务。发送方将秘密信息进行编码,映射为图像的风格标签,然后生成相应风格的图像,发送给接收方;接收方使用秘密信道传递的提取模型,对图像进行风格标签的提取,并对照编码方式解码出秘密消息。实验结果表明,该方案在减少训练模型数量的同时,图像质量、消息提取准确性等方面均有明显提升。

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