一种基于扩散模型的大容量生成式图像隐写方法

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Bedroom 3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％。