稳健且高容量
通过Transformer软融合实现图像与水印的深度特征交互，替代简单拼接，从而提升水印的不可见性、鲁棒性和嵌入容量。
骆挺 · Jun, Wu · 何周燕 · 徐海勇 · 蒋刚毅 · Chang, Chinchen
IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence 2024
水印预处理模块利用Transformer自注意力提取有效且扩展的水印特征，避免简单复制带来的冗余，从而提高嵌入质量。
软融合模块通过交叉注意力桥接封面图像与水印的域差异，学习长程相关性，实现有效嵌入，而非直接拼接。
特征增强模块捕获图像与水印的交叉特征依赖，根据水印特征调整图像特征，进一步提升融合效果和鲁棒性。
在不可见性、鲁棒性和嵌入容量三项指标上，WFormer均优于现有最先进模型，无需在性能间权衡。