VideoSeal: Herramienta avanzada de código abierto para incrustar y extraer marcas de agua ocultas en vídeo y proteger los derechos de autor.

Introducción general

VideoSeal es una herramienta de código abierto para la creación de marcas de agua en vídeo desarrollada por Facebook Research y diseñada para proporcionar una incrustación y extracción eficientes de marcas de agua en vídeo. La herramienta es compatible con los últimos modelos de código abierto, incluidos los modelos preentrenados, el código de entrenamiento, el código de inferencia y las herramientas de evaluación, todo ello publicado bajo la licencia MIT. VideoSeal no sólo es compatible con la marca de agua de vídeo, sino que también es adecuada para la marca de agua de imagen, proporcionando una variedad de modelos de referencia (por ejemplo, MBRS, CIN, TrustMark y WAM) para su uso, modificación y distribución. La herramienta está diseñada con el objetivo de proporcionar a los usuarios una solución de protección de vídeo flexible y eficaz.

Experiencia: https://aidemos.meta.com/videoseal/demo

Lista de funciones

• Incrustación de marcas de agua en vídeoMarca de agua : Inserta marcas de agua en los vídeos para proteger los derechos de autor.
• Extracción de marcas de agua de vídeoExtraer la información de la marca de agua incrustada en el vídeo.
• Incrustación de marcas de agua en imágenesSoporte para incrustar marcas de agua en imágenes.
• Extracción de marcas de agua de imágenesExtraer de la imagen la información de la marca de agua incrustada.
• Modelo de preentrenamientoEl programa ofrece una amplia gama de modelos preentrenados que el usuario puede utilizar directamente.
• Código de formaciónSe proporciona el código de entrenamiento completo para que los usuarios puedan entrenar sus propios modelos según sea necesario.
• Código de razonamientoCódigo de inferencia: Proporciona un código de inferencia para facilitar las operaciones de incrustación y extracción de marcas de agua.
• Herramientas de evaluaciónHerramientas de evaluación : Proporcionan herramientas de evaluación para ayudar a los usuarios a evaluar la eficacia de la incrustación y extracción de marcas de agua.

Utilizar la ayuda

Proceso de instalación

1. Instalación de PythonAsegúrese de que la versión 3.10 de Python está instalada en su sistema.
2. Instalación de PyTorchInstala PyTorch y sus dependencias usando los siguientes comandos:

   pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121

3. Instalar VideoSealClone el repositorio de VideoSeal e instale las dependencias:

   git clone https://github.com/facebookresearch/videoseal.git
cd videoseal
pip install -e .

4. Instalación de Decord (opcional)Biblioteca para el tratamiento de vídeo, instalación recomendada:

   pip install decord

Proceso de utilización

Incrustación de marcas de agua en vídeo

1. Cargar vídeoUtiliza torchvision para cargar y normalizar el vídeo:

   import torchvision
import videoseal
from videoseal.evals.metrics import bit_accuracy
video_path = "assets/videos/1.mp4"
video = torchvision.io.read_video(video_path, output_format="TCHW")
video = video.float() / 255.0

2. Modelos de cargaCarga el modelo VideoSeal:

   model = videoseal.load("videoseal")

3. Marcas de agua incrustadas: Incrusta la marca de agua en el vídeo:

   outputs = model.embed(video, is_video=True)
video_w = outputs["imgs_w"]
msgs = outputs["msgs"]

Extracción de marcas de agua de vídeo

1. Extraer información de marca de agua: Extraer información incrustada de vídeos con marca de agua:

   msg_extracted = model.extract_message(video_w, aggregation="avg", is_video=True)

Incrustación y extracción de marcas de agua en imágenes

1. Cargar imagenCarga y normaliza la imagen:

   img = video[0:1]
outputs = model.embed(img, is_video=False)
img_w = outputs["imgs_w"]
msg_extracted = model.extract_message(img_w, aggregation="avg", is_video=False)

Otras funciones

• Descarga del modelo de preentrenamientoLos modelos se descargan automáticamente a través de Hugging Face, o puedes descargar y actualizar manualmente la ruta del modelo.
• Descarga del modelo de referencia: Se proporciona una guía de descarga y los usuarios deben descargar manualmente el modelo de terceros.
• Evaluación VMAF: Se proporciona una guía de instalación y uso de VMAF para ayudar a los usuarios a evaluar la calidad del vídeo.