Joint Hierarchical Image Encryption and Compression Based on Diffusion Models

Ping Kong

doi:10.1109/tcsvt.2026.3732547

Joint Hierarchical Image Encryption and Compression Based on Diffusion Models

2026-09-10

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AI

DOI：10.1109/tcsvt.2026.3732547

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基于深度学习的端到端图像加密因其能够利用生成模型的非线性特性而受到广泛关注。本研究提出了一种基于稳定扩散（Stable Diffusion）和去噪扩散隐式模型（DDIM）调度器的联合分层加密与压缩方法，该方法实现了分层的图像加密、解密与压缩。具体而言，该方法首先将明文图像映射到潜在空间，并采用扩散模型的正向过程实现加密。在加密过程中，我们设计了多密钥调制机制以实现分层加密与解密。此外，为减轻存储与传输负担，我们设计了一种基于整数-分数混合量化的压缩方法，将加密后的潜在向量量化并分解为整数和分数分量。这些分量通过基于离散余弦变换（DCT）的伪图像生成进行表示，并拼接成一个JPEG密文，从而实现压缩与加密的融合。实验结果表明，所提出的方法不仅实现了安全加密和多级解密，还能抵抗JPEG压缩和加性高斯噪声等常见扰动，同时保持高保真语义重建。此外，该方法表现出良好的压缩性能，平均压缩比约为10%。

Keyword:

Stable Diffusion

Hierarchical Image Encryption

Multi-Key Modulation

Robustness

Compression

Joint Hierarchical Image Encryption and Compression Based on Diffusion Models

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