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龍圖騰網(wǎng)獲悉齊魯工業(yè)大學(山東省科學院)申請的專利一種基于隱式擴散模型的條件引導(dǎo)水印攻擊方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120430924B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-02發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510933651.4，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T1/00；該發(fā)明授權(quán)一種基于隱式擴散模型的條件引導(dǎo)水印攻擊方法是由王春鵬;瞿彬妍;葉偉江;夏之秋;馬賓;王玉立;李健;李琦;王曉雨;張佩;任啟迎;許宏吉;孫岳岳;張倩設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-07-08向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于隱式擴散模型的條件引導(dǎo)水印攻擊方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開一種基于隱式擴散模型的條件引導(dǎo)水印攻擊方法，涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，其特征在于，包括以下步驟：S1：數(shù)據(jù)集的獲取；S2：構(gòu)建水印攻擊網(wǎng)絡(luò)，主要包括自動編碼器、噪聲注入模塊、條件引導(dǎo)模塊和噪聲消除模塊；S3：構(gòu)建損失函數(shù)；S4：構(gòu)建評價指標。本發(fā)明要解決的技術(shù)問題是提供一種基于隱式擴散模型的條件引導(dǎo)水印攻擊方法，首先，在高分辨率圖像中，擴散模型可以通過隱空間生成，高效地恢復(fù)圖像的細節(jié)。其次，隱式擴散模型利用擴散過程的特性，通過迭代的方法逐步細化圖像內(nèi)容，從而去除水印并恢復(fù)背景信息。最后，擴散模型無需針對特定水印類型進行額外訓練，即可直接應(yīng)用于去水印任務(wù)。

本發(fā)明授權(quán)一種基于隱式擴散模型的條件引導(dǎo)水印攻擊方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于隱式擴散模型的條件引導(dǎo)水印攻擊方法，其特征在于，包括以下步驟： S1：數(shù)據(jù)集的獲取； S2：構(gòu)建水印攻擊網(wǎng)絡(luò)，包括噪聲估計加噪模塊、條件引導(dǎo)模塊、去噪模塊和下采樣模塊； S3：構(gòu)建損失函數(shù)； S4：構(gòu)建評價指標； 所述S2的具體步驟為： S21：將含水印圖像輸入至隱式擴散模型中； S22：在輸入圖像后，模型選擇一個擴散步數(shù)，在每個擴散步長，其中，模型都會根據(jù)預(yù)定義的方差表，向水印圖像添加高斯噪聲，從而得到高斯噪聲圖像； S23：得到高斯噪聲圖像后，隱式擴散模型通過繼承非馬爾可夫過程升級傳統(tǒng)去噪擴散模型，這個過程能夠有效將從中分離出來，從而跳過時間步加速采樣過程，去噪過程包括以下步驟： 輸入前向過程最終輸出高斯噪聲圖像、擴散步數(shù)以及增強深度殘差網(wǎng)絡(luò)至反向生成過程的UNet網(wǎng)絡(luò)，UNet網(wǎng)絡(luò)由編碼器和解碼器組成，中間有一個跳躍連接，形狀呈U型，所以稱為U-Net結(jié)構(gòu)，在UNet網(wǎng)絡(luò)的解碼部分即上采樣部分引入了隱式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過隱式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成比原圖像更高分辨率的圖像； S24：得到更高分辨率圖像后，對圖像進行下采樣，恢復(fù)回原始大小，從而得到攻擊后的圖像； 在所述S2中采用增強深度殘差網(wǎng)絡(luò)和隱式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)； 增強深度殘差網(wǎng)絡(luò)由卷積層與激活層堆疊，并且引入殘差網(wǎng)絡(luò)，對含水印圖像進行精細可調(diào)控的特征提取，得到特征，隨后特征饋送到UNet中進行初步的條件指導(dǎo)； 在UNet網(wǎng)絡(luò)的上采樣中，應(yīng)用了隱式神經(jīng)表示，其核心思想是將圖像表示為一個連續(xù)的函數(shù)，而不是傳統(tǒng)的離散像素網(wǎng)格，這種方法允許模型在任意分辨率下生成圖像，在去噪過程中使用了幾個基于坐標的多層感知機，以參數(shù)化隱式神經(jīng)表示，這使模型能夠在不犧牲圖像質(zhì)量的情況下，實現(xiàn)連續(xù)分辨率的圖像超分辨率，用表示連續(xù)坐標，根據(jù)隱式表示公式： （1）； 其中：表示隱藏維度256的2層多層感知機； 表示對進行插值得到的特征，這里的插值是通過計算在第層深度中與的最近歐幾里得距離來實現(xiàn)的； 表示當前第層未插值的坐標； 表示對進行插值得到的坐標，插值方式同樣是在第層深度計算與的最近歐幾里得距離來實現(xiàn)； 表示編碼器第層上采樣后的特征； 輸入坐標周圍的當前特征，其后計算出目標特征。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人齊魯工業(yè)大學(山東省科學院)，其通訊地址為：250300 山東省濟南市長清區(qū)大學路3501號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。