THU-BPM/MarkDiffusion

解决的问题

MarkDiffusion 解决了验证由潜在扩散模型创建的媒体真实性和来源的挑战。随着生成式 AI 变得越来越普遍，该工具包提供了一种标准化的方式来嵌入和检测水印，帮助研究人员和开发者确保生成的图像和视频可以被可靠地识别。

工作原理

该工具包提供了一个统一框架，集成了 11 种最先进的水印算法，分为基于模式和基于密钥的方法。用户可以直接通过该库生成带水印的媒体，可视化这些模式的嵌入方式，并使用全面的评估模块来测试这些水印对各种“攻击”（如裁剪、噪声或压缩）的有效性，并评估其对输出质量的影响。

适用对象

它专为从事生成式 AI 的研究人员、开发者和实践者设计，他们需要为扩散模型实现、测试或比较水印技术。它既提供了用于快速集成的简单接口，也提供了用于严格学术或技术评估的广泛工具套件。

亮点

• 支持 11 种最先进的图像和视频水印算法。
• 包含一个强大的评估模块，提供 33 种工具，涵盖可检测性、鲁棒性和图像/视频质量。
• 提供 8 条自动化评估流水线，用于简化测试和基准测试。
• 提供可视化工具，帮助用户理解水印模式的嵌入和提取方式。
• 包含一个全面的测试套件，包含 672 个单元测试和高代码覆盖率，以确保可靠性。