VINE

给图像打上编辑不掉的隐形水印，AI 改图也能溯源

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。

开源 free 图像生成

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GitHub 星标 ★ 389

维护状态低维护

是否开源是

定价模式 free

项目数据

分类图像生成

开发团队Shilin-LU

所属国家

官网地址

GitHubhttps://github.com/Shilin-LU/VINE

定价模式free

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

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★ 389

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2024-10-21 00:00:00

最近更新2026-09-09 00:00:00

维护状态低维护

中文支持

访问方式

移动端支持

综合评分

收录时间2026-08-09

浏览次数3

使用教程

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

项目介绍

VINE 是图像领域的开源项目，由 Shilin-LU 开发，2024 年首次发布。

它收录于图像分类，该分类目前共有 837 个项目，GitHub 星标数为 389。

项目已超过三个月没有代码更新，维护节奏明显放缓，最近一次代码更新于 2026-09-09。无在线服务，需自行部署，完全免费。

它主要面向的使用场景是：数字版权保护：防止AI修图后盗用图片。同类可对比的替代方案包括 Stable Signature、Tree-Ring Watermark、HiDDeN。

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