【论文复现】CRoSS：Diffusion Model Makes Controllable, Robust and Secure Image Steganography
本文介绍了CRoSS模型的实现与测试结果。该模型通过双密钥机制（private_key和public_key）实现图像隐藏与恢复功能。环境配置需安装PyTorch 2.1.0、OpenCV等依赖库。测试结果显示，模型能有效隐藏原始图像（如埃菲尔铁塔），并通过密钥恢复出隐藏内容（如树木）。示例包括标准测试图像和网络图片，均成功实现了"ground truth→hide→reverse&qu
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- 论文链接：CRoSS
- 开源代码：yujiwen/CRoSS
1. 环境配置
demo脚本中用到了cv2库，安装命令：
pip install opencv-python==4.5.5.64
pytoch安装命令：
# CUDA 12.1
conda install pytorch==2.1.0 torchvision==0.16.0 torchaudio==2.1.0 pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia
虚拟环境依赖：
pytho==3.9
torch==2.1.0
numpy==1.23.5
opencv-python==4.5.5.64
transformers==4.33.2
diffusers==0.21.2
huggingface-hub==0.17.2
safetensors==0.3.3
2. 运行结果
运行命令：
python demo.py --image_path ./asserts/1.png --private_key "Eiffel tower" --public_key "a tree" --save_path ./output --num_steps 50
运行结果默认会保存到output文件夹下：
网上找了别的图片进行测试：
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