Generative Image Steganography Algorithm Based on Diffusion Model and Style Transfer

Xiang Zhang

doi:10.1109/tdsc.2026.3737790

Generative Image Steganography Algorithm Based on Diffusion Model and Style Transfer

2026-09-25

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AI

DOI：10.1109/tdsc.2026.3737790

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基于风格迁移的生成型图像隐写术是一种在图像风格迁移过程中生成隐写图像的技术。然而，现有使用生成对抗网络（GANs）的方法由于GANs本身生成能力的限制，普遍存在嵌入容量不足和提取精度差等严重问题。为解决此问题，本文提出了一种基于扩散模型和风格迁移的新型生成型图像隐写术。我们的算法引入了三项关键创新。首先，引入基于风格迁移的扩散型隐写框架，以生成具有高视觉质量的隐写迁移图像。其次，设计了一种基于位置切换的二进制区间映射机制，将秘密信息映射到高维特征，从而提高嵌入容量和提取精度。第三，提出了将内容特征作为载体在风格迁移中使用的隐写路径，以进一步增强秘密信息提取的稳定性。这一三重策略首次实现了在扩散模型辅助的风格迁移过程中嵌入大量秘密信息，并生成高质量隐写图像。实验结果表明，与现有的基于风格迁移的生成型隐写方法相比，本方法在视觉质量、提取精度和嵌入容量方面均表现出更优的性能。该算法在隐蔽通信领域展现出良好潜力。

Keyword:

Generative image steganography

Diffusion model

Style transfer

Binary interval mapping

Position switching

Generative Image Steganography Algorithm Based on Diffusion Model and Style Transfer

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