对AI生成内容的检测需求： 随着生成性AI模型的发展，监管法规要求AI生成的内容能够被轻易识别，水印技术被视为一种检测和标记AI生成图像的推荐或强制措施。...图像拼接的挑战： 图像拼接是一种常见的操作，涉及在图像的大部分区域添加文本或表情包，或提取图像的部分并叠加到其他图像上。...以下是处理多水印的具体步骤： 多水印训练策略： 在训练阶段，WAM使用多个随机消息和掩码来模拟图像中可能存在的多个水印。这些掩码可以是矩形、不规则形状或基于图像分割的掩码。...总结 本文介绍了一种名为Watermark Anything Model (WAM)的深度学习模型，用于实现局部图像水印技术。...总体而言，这篇论文提出了一种新的图像水印方法，能够在保持不可见性的同时提供对编辑操作的鲁棒性，并引入了定位和提取多个水印的新功能，为图像水印领域带来了新的视角和技术进步。
写在前面 水印作为一种保护版权的有效方式被广泛地应用于海量的互联网图像，针对水印的各种处理显得越来越重要，比如水印的检测和水印的去除与反去除。...为了避免使用带有水印的图像带来的各种影响，最直接的做法就是将带有水印的图像找出来丢弃不用，此外还有一种不推荐的做法就是去掉图像上的水印后再使用。...为了构建一个有效的水印检测器，我们将图像水印检测问题转化为一种特殊的单目标检测任务，即判断图像中是否有水印这一单目标存在。...水印去除问题可以看作是一个从图像到图像的转换问题，即将带水印的图像转换为无水印的图像。这里我们使用全卷积网络来搭建水印去除器，实现这种图像到图像的转换。...在后续的文章中，我们会进一步介绍一种更强大的水印去除器，也会提出一些对水印反去除的思考。
回顾 GPUImage源码解析、图片模糊、视频滤镜、视频水印都已经介绍过，这次带来的是给视频添加文字水印、动态图像水印。 效果展示 “我是水印”的文字，还有心形气泡组成的水印。...处理中的动态图，上面是进度，下面是文字水印：“我是水印”，动态图像水印：心形气泡。...核心思路 1、UIView上面有UILabel（文字水印）和UIImageView（图片水印），再通过GPUImageUIElement把UIView对象转换成纹理对象，进入响应链； 2、视频文件的图像数据通过...GPUImageMovie进入响应链； 3、GPUImageDissolveBlenderFilter合并水印图像和视频，把数据传给响应链的终点GPUImageView以显示到UI和GPUImageMovieWriter...思考3：能否对图像水印进行复杂的位置变换？ 答案 思考1：目的是每帧回调；去掉会导致图像无法显示。
基于FPGA视频图像水印的实现 作者：OpenS_Lee 1 背景知识 日常生活中我们经常见到数字图像水印的存在。例如图1所示。数字图像水印在日常生活中也起到非常重要的作用。...图1 数字图像水印 数字图像的水印叠加公式为： ? 如公式1所示，未加水印的图像表示为f水印表示为w，常数a控制水印和衬底图像的相对可见性。...如图2所示，a为数字水印，b图像中a=0.3,c图像中是已加水印的b和原图f的差值。 ? 图2 一个简单的可见水印 2 数字图像水印的FPGA实现 ?...图3 视频图像的数字图像水印的FPGA实现流程图 我们要在视频图像采集系统终端显示一个五角星水印： 1）水印的制作 如图4所示，我们使用画图工具来制作一个图案。 ?...4）图像水印的实现 我们分别取了a =1 和 a = 0.5两种效果。 ? 图6 未加水印的图像 ? 图7 加了水印的图像（a = 0.5） ? 图8 加了水印的图像（a = 1）
[傅里叶变换算法及盲水印实现] 盲水印，顾名思义就是看不见的水印。今天我们来说下频域加盲水印。相信大家做过图像处理的对频域、时域、空间域概念都有了一定的了解。 空间域，我们日常所见的图像就是空域。...空域添加数字水印的方法是在空间域直接对图像操作(之所以说的这么绕，是因为不仅仅原图是空域，原图的差分等等也是空域)，比如将水印直接叠加在图像上。 频域：描述信号在频率方面特性时用到的一种坐标系。...在图像中就是图像灰度变化强烈的情况，图像的频率。 时域：是描述数学函数或物理信号对时间的关系。例如一个信号的时域波形可以表达信号随着时间的变化。...下边来说说频域添加盲水印原理：频域添加数字水印的方法，是指通过某种变换手段(傅里叶变换，离散余弦变换，小波变换等)将图像变换到频域(小波域)，在频域对图像添加水印，再通过逆变换，将图像转换为空间域。....png 引用下别人的语言： 频域添加数字水印的方法，是指通过某种变换手段(傅里叶变换，离散余弦变换，小波变换等)将图像变换到频域(小波域)，在频域对图像添加水印，再通过逆变换，将图像转换为空间域。
背景 新的水印生成接口 内置水印生成策略 固定延迟生成水印 单调递增生成水印 event时间的获取 处理空闲数据源 背景 在flink 1.11之前的版本中，提供了两种生成水印（Watermark）的策略...output.emitWatermark(new Watermark(maxTimestamp - delay)); } }; } }); 内置水印生成策略...WatermarkStrategy.forMonotonousTimestamps() 这个也就是相当于上述的延迟策略去掉了延迟时间，以event中的时间戳充当了水印。...public AscendingTimestampsWatermarks() { super(Duration.ofMillis(0)); } } event时间的获取 上述我们讲了flink自带的两种水印生成策略...使用flink自带的水印策略和eventtime抽取类，可以这样用： DataStream dataStream = ...... ; dataStream.assignTimestampsAndWatermarks
torch 1.2.0 torchvision 0.4.0 opencv-python 4.1.0.25 numpy 1.16.2
本文实例总结了PHP图像处理技术。...分享给大家供大家参考，具体如下： 1、绘图 场景: 验证码、图像水印、图像压缩处理 php绘图坐标体系是从0,0点越向右值越大，越向下值越大 需要开启php的gd2扩展 php.ini 中 参数1：图像资源...参数2：原始图像 参数3：目标图像坐标x 参数4：目标图像坐标y 参数5：原始图像开始坐标x 参数6：原始图像开始坐标y 参数7：原始图像宽度 参数8：原始图像高度 （5）将图片绘制到画布上：imagecopy...( $p1, $p2, $p3, $p4, $p5, $6, $7, $8) 参数1：目标图像 参数2：字体 1，2，3，4 或 5，则使用内置字体 参数3：目标图像坐标x 参数4：目标图像坐标y 参数...header('Content-type: image/png'); imagepng($image); imagedestroy($image); 效果 2、水印 使用 imagestring()
来源：视说AI 写在前面 水印作为一种保护版权的有效方式被广泛地应用于海量的互联网图像，针对水印的各种处理显得越来越重要。...在之前的两篇文章《AI技术在图像水印处理中的应用》和《生成对抗网络玩转图像水印》中，已经介绍了当前利用深度神经网络来实现水印的检测和去除的一些研究。...基于深度学习的水印处理需要海量水印图像作为数据基础。...数据集介绍 LVW数据集由6万张带水印图像组成，包含了80种来自于公司、组织和个人的水印，包括了中文、英文和logo等不同样式，每种水印对应750张图像。...为了保证图像数据的一般性和可用性，公开的PASCAL VOC 2012数据集的图像被作为原始的无水印图像，然后将上述80种水印以随机的大小、位置和透明度打在原始图像上，同时记录下水印的位置信息。 ?
的确，对于单个图像而言很容易，但是对于成千上万的图像，采用人工处理，显然不可取！ 问题来了，面对大批量的图像加水印需求，我们应当如何处理呢？...试想一下，如果我们采用人工方式来给图像添加水印，大概的步骤离不开以下几步： 1、先获取需要处理的图像 2、然后将图像摆放整齐，用尺子计算出我们需要加水印的位置 3、采用画笔准确无误的在对应的位置上画上水印...2.1、给图像添加多处文字 有的需求会要求给图像添加多处文字水印，例如下图！ 处理过程也很简单！...例如下图是原图： 按照上面添加水印的处理，得到的图像结果如下： 很明显，图像旋转了90度！...经过查阅资料，对于图像的拍摄角度信息，有一个专业的名词：EXIF，EXIF是 Exchangeable Image File的缩写，这是一种专门为数码相机照片设定的格式。
对抗训练是其中的一种典型方法，它将对抗样本放入训练数据中以重新训练网络。标签平滑将 one-hot 标签转换为软目标也属于此类。 第二类是各种预处理方法。...一般而言，后一种方法更有效，因为它们不需要重新训练神经网络。然而，在训练降噪器时，HGD 仍然需要大量的对抗图像。因此，在对抗图像较少的情况下很难获得良好的 HGD。...PixelDefend 的主要思想是模拟图像空间的分布，当空间太大时，模拟结果会很差。 新的防御方案 从另一个方向而言，图像压缩是一种低阶的图像变换任务。...综上所述，这篇论文主要有以下贡献： 提出了 ComDefend，一种端到端的图像压缩模型来抵御对抗样本。 设计了一个统一的学习算法，以同时学习 ComDefend 中两个 CNN 模块的权重。...即在清晰图像中添加难以察觉的扰动可能会欺骗训练好的深度神经网络。在本论文中，我们提出了一种端到端的图像压缩模型 ComDefend 来抵御对抗样本。
采取策略性的结构化的Kubernetes管理，可充分发挥其效能，使其成为推动业务效率与创新的关键因素。...如何管理 Kubernetes 环境 此时，组织开始积极管理他们的 Kubernetes 环境，应用数据驱动的策略来优化性能。...它还可能包括重新配置网络策略或调整存储配置以提高效率和性能。在某些情况下，组织可能需要实现更复杂的更改，例如修改 Kubernetes 调度程序以实现更好的负载分配，或更新服务编排和管理的方式。...一个基本策略是实施自动扩缩机制，根据实时工作负载需求调整资源分配。这可以确保应用程序在高峰时期可以访问必要的资源，而在需求较低时节省资源。另一种尖端方法是集成AI驱动的工具。
营业执照识别,主要包括图片去水印，图片中文字检测，图片文字块的识别。...pix2pixHD图像去水印 a．制作需要的水印图片，获取相应的水印信息，如倾斜，大小比率，颜色，图片中水印与水印的距离等。...收集相应的没有水印的营业执照图片； b．搭建pix2pixHD模型，修改相应训练参数； c．对于输入的图像，添加水印合成模块，设置透明度，倾斜等信息,将制作好的水印覆盖到图片相应的位置； d．执行网络，...利用卷积获取局部信息，在更高层将局部的信息综合起来就得到了全局的信息；利用pooling进行降维操作； C．序列的标定：双向LSTM层获得属于每个类别的概率； D．翻译层：去除重复的识别结果及非字符； 图像去水印效果图
图像空域随机水印的主要思路在于：在原始图像中随机选取一些位置替换为水印图片中的非背景像素，同时生成日志文件记录替换的位置和水印中像素位置的对应关系，然后可以根据加入水印的图片和日志文件来提取和验证水印。...#打开原图和水印图片，并获取大小 imOrigin = Image.open(originPic) originWidth, originHeight = imOrigin.size...imWaterMark = Image.open(watermarkPic) watermarkWidth, watermarkHeight = imWaterMark.size #随机生成水印位置...: #提取水印像素并写入水印文件 c = imMerged.getpixel((line[0],line[1])) c = c[:3]...测试用的水印图片： ? 加入水印以后的图片： ? 提取出来的水印： ?
效果图 未加水印前： ? 水印掩码： ? 透明度为 0.3 的水印图片： ? 透明度为 1.0 的水印图片： ?...实现代码 感觉我自己写的这段代码，效果比opencv官网上给出的例子效果要好，水印中不会夹带黑色噪点。...import cv2 import numpy as np bottom = cv2.imread('elegent.jpg') mark = cv2.imread('mask.jpg') # 加水印...b_rows, b_cols, b_channels = bottom.shape m_rows, m_cols, m_channels = mark.shape # 将图片右下角矩形块 替换为 加过水印的矩形块...劣势： 由细节放大图可看出，opencv官网例程的效果不佳，不仅 不能自定义 水印透明度，而且水印中还会 夹带黑色噪点，有损美观： ?
CNN非常擅长对乱序图像进行分类，但人类并非如此。 在这篇文章中，我将展示为什么最先进的深度神经网络仍能很好地识别乱码图像，以及这有助于揭示DNN似乎用来对自然图像进行分类的令人费解的简单策略。...BagNets的分类策略：对于每个图像块，我们使用DNN提取类证据（logits）并总结所有图像块的总类证据。...在这种情况下，最后一个卷积层中的隐藏单元每个只“看到”图像的一小部分（即它们的感受野远小于图像的大小）。这避免了对图像的显式分区，并且尽可能接近标准CNN，同时仍然实现概述的策略。...为了验证现代DNN遵循与简单的特征包网络类似的策略的假设，我们在BagNets的以下“签名”上测试不同的ResNets，DenseNets和VGG： 决策对图像特征的空间改组是不变的（只能在VGG模型上测试...超越功能包分类 将CNN的决策视为一种特色包策略可以解释有关CNN的几个奇怪的观察。首先，它将解释为什么CNN具有如此强烈的纹理偏差。其次，它可以解释为什么CNN 对图像部分的混乱如此不敏感。
开发者使用云存储一半以上都在进行图像的存储，但很多时候在不同的应用场景对同一张图像有不同的要求（如尺寸、图像质量、图像格式、图像水印等），线下手动处理图像耗时久，不能满足业务多样化的需要。...图像处理 图像处理提供多种图像处理功能，包含智能裁剪、无损压缩、水印、格式转换等，您可通过扩展 SDK 轻松管理文件。...图像盲水印 盲水印功能将水印图以不可见的形式添加到原图信息中，不会对原图质量产生太大影响。在图片被盗取后，您可对疑似被盗取的资源进行盲水印提取，验证图片归属。...通过调用SDK进行高阶图像处理（如图像安全审核、图像盲水印等）：云开发提供了云端和客户端SDK支持，文件读写权限策略与云存储一致，减去开发者额外的权限管理工作。...云开发图像处理扩展能力 Quick Start 接下来以调用图像盲水印为例，教大家如何快速使用云开发扩展能力。 效果展示 1. 素材准备 2. 添加水印 添加水印后图像，图3。
为了处理小物体，Mask2Former提出了一种有效地多尺度策略来利用高分辨率特征。它以循环的方式将像素解码器特征金字塔的连续特征映射馈送到连续的Transformer解码器层。...为此，Mask2Former提出了掩码注意，这是一种交叉注意的变体，它只关注每个查询预测掩码的前景区域。...因此，Mask2Former提出了一种有效的多尺度策略，在控制计算量增加的同时引入了高分辨率特征。...具体来说，Mask2Former使用像素解码器产生的特征金字塔，分辨率为原始图像的1/32,1/16,1/8。...第一层自注意层的查询特征与图像无关，不具有来自图像的信息，因此应用自注意不太可能丰富信息。
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