圖像信息隱寫相關論文二

Automatic Steganographic Distortion Learning Using a Generative Adversarial Network

（Weixuan Tang, Student Member, IEEE, Shunquan Tan, Member, IEEE, Bin Li, Member, IEEE, and Jiwu Huang, Fellow, IEEE）
本文主要是通過對抗學習使得生成器能生成每個像素的change概率，也就是找到cover中更適合隱寫的像素。整個模型主要包括了一個生成器G和一個判別器D。
生成器G爲了學習生成輸入圖像cover每個像素的change概率P，由25個group組成，最後還有一個TES激活層，也是本文的一大亮點，通過預訓練TES達到近似ternary embedding modifications。

Spatial Image Steganography Based on Generative Adversarial Network

這篇文章和上一篇很相似，主要變化就是判別器用到了隱寫分析很強的SCA，以及使用tanh作爲模擬器激活函數。