WatermarkDM

给AI生成的图像打上隐形水印，一键溯源防滥用

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 11 🐛 待处理 3 👀 关注 1
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 155
维护状态 较活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目，MIT许可证，代码免费使用，无付费版本。

项目预览

WatermarkDM 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yunqing-me
官网地址https://yunqing-me.github.io/WatermarkDM
GitHubhttps://github.com/yunqing-me/WatermarkDM
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，MIT许可证，代码免费使用，无付费版本。
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MIT
主要语言Jupyter Notebook
技术栈/模型diffusion-models,generative-models,text-to-image,trustworthy-ai,watermark
GitHub 星标★ 155
上线时间2023-03-17 00:00:00
代码更新2026-11-01
仓库体积27.2 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态较活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数4

项目介绍

WatermarkDM 是论文《A Recipe for Watermarking Diffusion Models》的官方代码实现，专注于为扩散模型生成的图像嵌入不可见水印。它解决的是AI生成内容溯源与版权保护问题，防止深度伪造和未经授权的使用。核心能力包括：提供一套完整的水印嵌入与提取流程，支持在训练阶段或生成阶段对扩散模型进行水印注入，并保持生成图像质量。项目基于Jupyter Notebook，技术栈涵盖diffusion-models、text-to-image等，适合研究人员复现实验和开发者集成水印功能。

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 ★ 155

核心亮点

  • 提供完整的水印嵌入与提取流程，代码结构清晰，便于复现论文实验
  • 支持多种扩散模型架构，可灵活集成到现有生成流程中
  • 水印对图像质量影响小，在保持生成效果的同时实现版权追踪

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • 目前仅以Jupyter Notebook形式提供，缺少命令行工具或API封装，集成成本较高

适用场景

  • AI生成内容的版权保护与溯源
  • 防止深度伪造图像的传播与滥用
  • 为生成式AI平台提供内容水印合规方案

替代项目

Stable Signature、Tree-Ring Watermark、Watermarking Diffusion Models

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