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申请/专利权人：中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
摘要：本发明公开一种基于扩散模型的大容量生成式图像隐写方法，首先构建了一种将秘密信息映射为载密噪声的映射算法，并利用扩散模型DDIM将载密噪声生成初始的载密图像；接着，针对浮点图像转换为真实图像时产生的误差，使用映射规则提出了一种检错并纠错的机制；最后，应用DDIM加速采样并生成最终的载密图像。本发明提出的方法在FFHQ、Cat和Bedroom3个大规模数据集上进行了实验与分析，实验结果表明，本发明的方法能够确保秘密数据被100％正确地提取，且具有更高的嵌入容量，此外，与基于扩散模型DDPM隐写方法的图像生成效率相比，提出方法的生成速度提升了65.92％。
主权项：1.一种基于扩散模型的大容量生成式图像隐写方法，其特征在于，包括：步骤1：将秘密信息转换为二进制，并且使用RS纠错码纠正因图像取整可能引发的错误；步骤2：通过发送者提供的密钥，生成服从标准正态分布的标准噪声，通过标准噪声和设计的映射函数，将秘密信息对应的噪声分布在差异较大的区间，秘密信息对应的噪声与标准噪声一一匹配，生成载密噪声；步骤3：将载密噪声输入预训练的DDIM模型，生成载密图像；步骤4：预提取载密图像中的秘密信息，若秘密信息不能正确提取，表明发生偏移误差，获取错误噪声点位的位置并执行步骤5；若能正确提取，表明嵌入过程已完成，则直接执行步骤6；步骤5：修改错误噪声点位对应的数值取整方式，进而得到修改后的载密图像；步骤6：接收者利用发送者共享的密钥生成与发送者一致的标准噪声；步骤7：基于接收的载密图像，利用DDIM的可逆性恢复载密噪声，基于生成的标准噪声、载密噪声和设计的反映射函数提取嵌入的秘密信息。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 一种基于扩散模型的大容量生成式图像隐写方法
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