StegaStamp

项目介绍：StegaStamp

项目背景

StegaStamp是一个旨在通过物理照片创建看不见的超链接的项目。由加州大学伯克利分校的Matthew Tancik、Ben Mildenhall和Ren Ng提出并在CVPR 2020上发表。这个项目专注于如何在保持图像视觉相似性的同时，在其中隐藏数据。特别之处在于，即使图像经过打印和摄像机拍摄（在这个过程中图像可能会受到一定程度的损坏），也能够提取出隐藏的数据。

项目特点

StegaStamp项目提供了一种创新的方法，通过将数据编码到图像中并生成所谓的“斯特加邮票”（StegaStamp），这些邮票在视觉上与普通图像无异，但实际是携带数据的信息载体。项目的代码库提供了复现论文结果的全部代码和预训练模型，同时也包括训练编码器和解码器模型所需的代码。

项目安装

要运行StegaStamp项目，需要克隆代码库并安装所需的子模块与依赖项。Python 3是项目的必需语言版本，并需要安装兼容的TensorFlow版本（已测试的版本为1.13）。详细的安装过程如下：

git clone --recurse-submodules https://github.com/tancik/StegaStamp.git
cd StegaStamp
pip install -r requirements.txt

训练模型

编码器和解码器

项目中提供的train.py脚本用于训练编码器和解码器模型。在训练开始之前，用户需要在脚本中设定数据集的路径：

TRAIN_PATH = DIR_OF_DATASET_IMAGES

然后，通过执行以下命令启动训练：

bash scripts/base.sh EXP_NAME

训练过程涉及多种超参数设定，尤其与数据增强有关，脚本bash.sh提供了一个良好的起始点。

检测器

项目代码库不包含检测器模型的训练代码。所使用的检测器模型是在BiSeNet模型的基础上进行训练的。检测器模型的训练时，CROP_WIDTH和CROP_HEIGHT设定为1024，其余参数维持默认值。训练的数据集是通过随机在更大的图像主体上放置扭曲过的斯特加邮票生成的。

消息编码与解码

利用encode_image.py脚本，可以将信息编码到图像或者图像目录中。通过如下命令进行编码：

python encode_image.py \
  saved_models/stegastamp_pretrained \
  --image test_im.png  \
  --save_dir out/ \
  --secret Hello

在这一过程中，会将含有秘密信息的斯特加邮票和应用到原始图像上的残差图像保存下来。

同样地，可以使用decode_image.py脚本从斯特加邮票中解码消息：

python decode_image.py \
  saved_models/stegastamp_pretrained \
  --image out/test_hidden.png

检测与解码

detector.py脚本可以用于检测和解码图像中的多个斯特加邮票。这在需要处理多张错综复杂的斯特加邮票的情况下尤为有用。推荐的视频输入分辨率为1920x1080。执行如下命令以使用检测器：

python detector.py \
  --detector_model detector_models/stegastamp_detector \
  --decoder_model saved_models/stegastamp_pretrained \
  --video test_vid.mp4

用户可以通过--save_video FILENAME标志来保存结果，并利用--visualize_detector标志以可视化检测网络的输出。检测过程输出的图像可能会很嘈杂，且对斯特加邮票的大小较为敏感，该项优化未在论文中深入探讨。