Deep Learning-based Text-in-Image Watermarking

本文介绍了一种新颖的基于深度学习的文本水印嵌入和提取方法，将文本信息嵌入图像中以增强数据安全性和完整性。利用深度学习的能力，具体来说是使用基于Transformer的文本处理和Vision Transformer的图像特征提取架构，我们的方法在该领域树立了新的基准。该方法是深度学习在文本水印嵌入中的首次应用，提高了适应性，使模型能够智能地适应特定的图像特征和新兴威胁。通过测试和评估，我们的方法表现出优于传统水印技术的强大鲁棒性，实现了增强的不可察觉性，确保水印在各种图像内容中保持不可检测。

本文旨在介绍一种基于深度学习的文本水印嵌入和提取方法，以提高数据安全性和完整性。该方法通过利用深度学习的Transformer和Vision Transformer架构，实现了对文本和图像特征的提取和处理，从而在该领域创造了新的记录。

该方法的关键思路是利用深度学习技术，特别是Transformer和Vision Transformer架构，实现文本和图像特征的提取和处理，从而实现文本水印的嵌入和提取。相比传统的水印技术，该方法具有更好的适应性和鲁棒性，可以智能地适应不同的图像特征和威胁。

该方法在实验中表现出卓越的鲁棒性和不可察觉性，并且比传统的水印技术具有更好的性能。实验使用了多个数据集，并且作者提供了开源代码，可以为后续的研究提供参考。

最近的相关研究包括：1）基于深度学习的图像水印技术的研究；2）文本水印的传统方法和技术；3）图像处理和计算机视觉领域的最新进展。