图像信息隐写后续

Recent Advances of Image Steganography with Generative Adversarial Networks（2019）

这是一篇综述文章，概括了基于GAN的图像信息隐写的几个方向。

SteganoGAN: High Capacity Image Steganography with GANs（2019）

编码器，解码器，判别器结构（隐写bit信息），这里主要对比了不同结构的编码器。

接下来要介绍的是同一个作者三篇隐写文章：

1.SSteGAN: Self-learning Steganography Based on Generative Adversarial Networks（2018）

这篇文章和第一篇文章Ste-GAN有点相似，在Ste-GAN的Alice，Bob和Eve的基础上加了Dev判别器，并且不是讲已有的cover图像和secret结合，而是直接通过secret和噪声生成stage image。

实验部分，主要基于CelebA数据集，并与HUGO、WOW、S-UNIWARD以及Ste-GAN进行了对比。

2.HidingGAN: High Capacity Information Hiding with Generative Adversarial Network（2019）

这篇文章整体上还是一个包括ALice、Bob和Eve的三方结构，主要贡献是在Alice中提出了Inception-ResNet block结构。

3.STNet: A Style Transformation Network for Deep Image Steganography（2019）

这篇文章引入了图像风格转换的思想，输入一张内容图像和一张风格图像，通过编码器提取特征后与secret拼接，然后解码得到stage image。

实验部分与自己的前两个方法进行了对比。