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本文提出了一种基于扩散模型的可控、稳健且安全的图像隐写框架CRoSS。传统方法存在泄露风险且鲁棒性差，而CRoSS利用扩散模型无需训练即可实现图像转换的特性，以及其对噪声数据的天然鲁棒性，显著提升了隐写术的安全性和稳定性。该框架采用Stable Diffusion作为基础模型，结合开源工具如LoRAs和ControlNets增强容器图像的可控性和多样性。实验表明，CRoSS在安全性、可控性和鲁棒性

在苹果系统下，如果文章中的图片不能正常显示，请升级Safari浏览器到最新版本，或者使用Chrome、Firefox浏览器打开。)当训练和测试完成一个深度学习模型之后，如果我们打算将这个算法模型上线，投入生产环境部署使用，那么我们就需要做一些额外的处理工作。由于深度学习模型对于算力需求较大，在上线过程中，一般有减小网络规模、使用专用硬件和通过C/S架构联网进行云端计算这三种方式。AI柠檬博主推荐使

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本文摘要： FaceLock提出了一种创新的对抗扰动方法，用于保护人像照片免受恶意编辑。不同于传统方法试图完全阻止编辑效果，FaceLock通过优化扰动确保编辑后的图像失去原始生物特征（如面部特征），使其在生物识别上无法辨认。该方法创新性地将面部识别模型和视觉感知因素整合到扰动优化过程中，显著提高了防御性能。实验表明，FaceLock在多种编辑类型（面部修改、配饰调整、背景变更）中都展现出优越的保

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