VINE

给图像打上编辑不掉的隐形水印,AI 改图也能溯源

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 图像生成 🍴 复刻 35 🐛 待处理 16 👀 关注 23
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 393
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,无在线服务,需自行部署,完全免费。

项目预览

VINE 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类图像生成
开发团队Shilin-LU
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,无在线服务,需自行部署,完全免费。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议NOASSERTION
主要语言Python
技术栈/模型diffusion-models,image-generation,sdxl-turbo,watermark,watermarking
GitHub 星标★ 393
上线时间2024-10-21 00:00:00
代码更新2026-03-27
仓库体积60.5 MB
本站数据更新2026-11-07
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数4

项目介绍

VINE 是 ICLR 2025 的官方实现,专注于利用生成式先验(如扩散模型)实现鲁棒图像水印,以抵御现代图像编辑工具的篡改。项目首先构建了首个针对图像编辑的水印基准测试,系统评估现有水印方法在裁剪、压缩、生成式编辑等攻击下的表现,揭示了传统水印在编辑场景下的脆弱性。在此基础上,VINE 提出了一种新的水印框架,将水印信息嵌入到扩散模型的生成先验中,使得水印在编辑后仍能可靠提取,同时保持图像质量。核心能力包括:水印嵌入与提取的完整流程、对多种编辑操作的鲁棒性、以及基于 SDXL-Turbo 的高效实现。该项目为数字版权保护、内容溯源等场景提供了新的技术路径。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 393

核心亮点

  • 首个系统性的图像编辑水印基准,覆盖多种编辑攻击,评估全面
  • 利用扩散模型先验嵌入水印,对生成式编辑(如局部重绘)鲁棒性显著优于传统方法
  • 官方实现,代码基于 SDXL-Turbo,推理速度快,易于复现

不足之处

  • 依赖扩散模型,水印嵌入和提取的计算开销较大,不适合实时场景
  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 数字版权保护:防止 AI 修图后盗用图片
  • 内容溯源:追踪图片在社交平台传播后的编辑痕迹
  • 新闻/司法取证:验证图像是否被篡改

替代项目

Stable Signature、Tree-Ring Watermark、HiDDeN

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