从图像到免疫图像：免疫化图像生成

我们提出Imuge，一种用于图像自恢复的抗图像篡改生成方案。传统的将图像内容隐藏于图像之中的方式缺乏灵活性，且对各种数字攻击（如图像裁剪和JPEG压缩）十分脆弱。为解决此问题，我们联合训练了一个以U-Net为骨干的编码器、一个篡改定位网络和一个用于图像恢复的解码器。给定原始图像，编码器生成视觉上难以区分的免疫图像。在接收端，验证网络定位恶意修改，并且尽管存在攻击，原始内容仍可由解码器近似恢复。我们提出了若干策略以提升训练效率。我们证明，尽管存在多种攻击，我们的方法仍能以高质量恢复被篡改区域的细节。我们进行了全面的消融实验以验证我们的网络设计。