CN119417690A 一种数字作品数据处理方法 （昆明理工大学）

优化算法生成强健水印及与其对应的隐藏提示像作品的逆向扩散阶段的中间步植入生成的强用文本提示和提示信号共同指导扩散模型生成当需要验证生成的图像数字作品的来源和所有2通过对抗性优化算法生成强健水印及与其对应的隐藏提示信号，所述隐藏提在扩散模型生成图像作品的逆向扩散阶段的中间步植入生成在植入水印后剩余的逆向扩散步中，利用文本提示和所述提随机初始化水印：水印wi是从一个随机值开始的，确保每次生成的水印都是独一无二pp重复交替优化步骤进行迭代优化，直至达到最大迭代次数或损,,3添加和去除过程；v(p)表示文本提示符p的嵌入；eo(⃞,t,v(p),wup)表示在给定水印p植入点、时间步t、嵌入文本提示p和提示信号w时，模型预测的噪声；和ppp,ppt,v(I))表示在给定水印植入点、时间步t和空文本提示时，模型预测的,,4在扩散模型的生成过程的逆向扩散的多个步骤中确定一个中间步作为最佳的水印植,通过分析不同扩散步骤中预测噪声的变化，确定水印植入点选通过分析预测噪声对不同扩散步骤中频率域干扰的敏感性，选择一选择的植入点需要平衡水印的鲁棒性和隐蔽性，确保水印在各种图p在植入水印后剩余的逆向扩散生成步中，使用优化的提示信号w持续指导扩散模型隐ppp;态，为当前步骤的状态；为未植入水印情况从噪声潜在状态通过逆向终图像；为植入水印情况从水印噪声潜在状态通过逆向过程预测的最终图像；5;从逆向得到的中间状态的频率空间中提取水印信息w9；通过以下公式计算原始水印w和提取的水印w9之间的相似度：,67pp声的添加和去除过程；v(p)表示文本提示符p的嵌入；eo(a⃞,t,v(p),wup)表示在给定pppp8ppt,v(I))表示在给定水印植入点、时间步t和空文本提示时，模型预测的噪[0035]在扩散模型的生成过程的逆向扩散的多个步骤中确定一个中间步作为最佳的水[0037]⃞=I(rr,us,M)，9pppp的最终图像；为植入水印情况从水印噪声潜在状态通过逆向过程预测的最终图像；[0050]将经过变换的水印图像T(zi)逆向到水印嵌入步骤tinjection，以检索中间扩散状[0051]从逆向得到的中间状态的频率空间[0063]下面将参照附图更详细地描述本发明。虽然附图中显示[0086]训练一个神经网络来预测每一步中的噪声。这个网络通[0089]扩散模型因其生成高质量样本的能力而受到广泛关注，特别是在图像生成领[0093]本步骤中，所述通过对抗性优化算法生成强健水印及与pp声的添加和去除过程；v(p)表示文本提示符p的嵌入；eo(a⃞,t,v(p),wup)表示在给定ppppppt,v(0))表示在给定水印植入点、时间步t和空文本提示时[0117]S2：在扩散模型生成图像作品的逆向扩散阶段的中间步植入生成的所述强健水[0119]在扩散模型的生成过程的逆向扩散的多个步骤中确定一个中间步作为最佳的水[0121]⃞=I(rr,us,M)，pppp的最终图像；为植入水印情况从水印噪声潜在状态通过逆向过程预测的最终图像；提示信号为一个数值型向量或者嵌入向量，且能够在模型生成图像时提供额外的引导信示信号与文本提示共同指导模型生成带有隐藏[0151]将经过变换的水印图像T(zi)逆向到水印嵌入步骤tinjection，以检索中间扩散状[0152]从逆向得到的中间状态的频率空间[0157]具体地，水印验证过程通过