Artificial Fingerprinting for Generative Models: Rooting Deepfake Attribution in Training Data

Question

有人复现过Artificial Fingerprinting for Generative Models: Rooting Deepfake Attribution in Training Data这篇论文么？我在联合训练编码器、解码器的时候遇到了一些问题。主要表现为嵌入水印的图像保真性非常差，看不出是原图。我不知道我设置的细节对不对，想问下有人成功复现么？

Answer 1

【以下回答由 GPT 生成】

我对于《Artificial Fingerprinting for Generative Models: Rooting Deepfake Attribution in Training Data》这篇论文没有具体的复现经验，但可以提供一些关于图像保真性和水印嵌入的一般建议。

首先，为了保持图像质量的提高，在嵌入水印之前，可以考虑进行一些图像增强的处理，例如去噪、锐化、对比度增强等。这些处理可以使用图像处理库（如OpenCV）提供的功能来实现。

其次，水印的嵌入方式也可以对结果产生影响。论文中可能提供了具体的水印嵌入算法，你可以根据论文的描述尝试实现它。如果没有具体的算法描述，你可以考虑使用一些常见的水印嵌入算法，例如离散余弦变换（DCT）和正交变换等。这些算法可以通过一些开源库（如PIL）来实现。

另外，要注意水印的嵌入强度。水印嵌入强度越强，图像质量可能会受到更大的影响。你可以尝试调整水印的嵌入强度，找到一个平衡点，既能保留图像内容的可识别性，又能嵌入足够的水印信息。

如果以上方法仍然不能解决问题，我建议你参考论文中的相关工作和引用，查找其他论文和研究来寻找更多的解决方案和改进方法。可以通过谷歌学术搜索引擎、GitHub等平台寻找相关项目和代码实现。

总结来说，要提高图像保真性，可以尝试进行图像增强处理、选择合适的水印嵌入算法，调整嵌入强度，并参考相关文献和开源项目来获取更多的解决方案和思路。希望对你有所帮助！如果有更多细节或其他方面的问题，可以提供更多信息，以便我提供更具体的建议和帮助。

如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^