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文字隐写术是一种隐藏信息的技术。

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简介:
该文本隐写项目“情书生成器”包含一个前端静态界面和核心代码文件 run_single.py。该情书生成器运用了标准生成式文本隐写算法,并借助 GPT-2 模型进行文本的生成工作。在此基础上,项目进一步扩展了自适应算术编码功能,这显著提升了不可察觉性约 13%,同时有效提高了隐写效率。Ziegler 项目提供的哈佛 NLP 资源构成了基础,而 learning_log 则作为前端界面。NeuralSteganography-master1 预设文件也一同包含其中。值得注意的是,前端代码中使用了 os.path.append 来引入初始代码,因此需要调整路径设置。此外,部分前端代码存在冗余,这些代码主要用于学习前端技术和进行实验,对最终程序的运行结果不会产生影响。最终执行程序为 run_single.py,并且需要修改其中的部分参数路径。最后,由于 gpt2 模型文件过大,无法直接上传,因此该文件已被移除。

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    文字隐写技术是一种将秘密信息隐藏在普通文本中的方法,通过这种方式,可以在不引起注意的情况下传输敏感数据或隐蔽通信。 第十五组完成的文本隐写项目“情书生成器”包括前端静态界面以及关键代码run_single.py。该项目采用常规生成式文本隐写算法,并利用GPT-2模型进行文本生成,基于哈佛NLP项目的Ziegler项目增加了自适应算术编码功能,有效提升了约13%的不可感知度和隐写效率。 在“情书生成器”中,“learning_log”是前端部分,“NeuralSteganography-master1”包含预设配置。前端代码使用了os.path.append来引入初始代码,并需修改路径以适应具体环境。此外,前端存在一些冗余的实验性代码,但这些不会影响最终效果。 在运行程序时,请注意调整run_single.py中的部分参数设置。项目中需要下载gpt2模型文件pytorch_model.bin(由于体积过大而未包含在此项目内)并放置到指定路径下以供使用。
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    本项目专注于DCT域图像隐写技术的研究与实现,通过Python编程语言进行高效、隐蔽的信息嵌入和提取实验。 可以选取图片并输入隐写的信息,然后保存图片;还可以选取已处理的图片以还原其中隐藏的信息。