Comfyui-DPRWatermark

概述

论文："Diversity-Preserving Robust Watermarking for Diffusion Model Generated Images".

论文项目：https://github.com/lthero-big/DPRW/

DPRW（Diffusion-based Perceptual Robust Watermarking）节点是为 ComfyUI 设计的自定义节点，旨在通过将水印嵌入到潜在噪声中来保护生成的图像。它利用扩散模型的特性，在不显著影响图像质量的情况下嵌入和提取水印信息。DPRW 节点提供了三个主要功能类，帮助用户在图像生成过程中添加水印、提取水印并进行高级采样。

主要功能

• DPRLatent: 用于创建带水印的潜在噪声。
• DPRExtractor: 从潜在表示中提取水印。
• DPRKSamplerAdvanced: 高级采样器，支持使用带水印的潜在噪声生成图像。

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安装

在使用 DPRW 节点之前，您需要安装 ComfyUI 并确保其版本兼容。以下是安装步骤：

步骤

1. 进入 ComfyUI 目录 在终端或命令行中运行以下命令：

   cd ComfyUI/custom_nodes/
   

2. 添加 DPRW 节点 将包含 DPRW 节点的 Python 文件复制到 ComfyUI 的 custom_nodes 目录

   git clone https://github.com/lthero-big/Comfyui-DPRWatermark.git
   

3. 启动 ComfyUI 在 ComfyUI 目录下运行：

   python main.py
   

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使用案例

example_workflows 中包含一个使用FLUX生成DPRW水印图片并进行水印提取的工作流

示例工作流

以下是一个完整的工作流示例：

1. 创建带水印噪声

   • 添加 EmptyLatentImage 节点生成初始潜在表示。
   • 添加 DPR_Latent 节点，连接初始潜在表示，设置 message 为 "MyWatermark"。
   • 输出：带水印的潜在噪声。

2. 生成图像

   • 添加 DPR_KSamplerAdvanced 节点。
   • 连接模型、条件和带水印噪声，设置 add_dprw_noise 为 "enable"。
   • 输出：带水印的潜在表示。
   • 使用 VAEDecode 节点解码为图像。

3. 提取水印

   • 添加 DPRExtractor 节点，连接采样后的潜在表示。
   • 输入相同的 key、nonce 和 window_size，运行以提取水印。

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参数说明

• key：256 位密钥（64 个十六进制字符），用于加密水印。
• nonce：128 位 nonce（32 个十六进制字符），增强加密安全性。
• message：水印内容，建议简短以确保嵌入效率。
• window_size：窗口大小影响水印的鲁棒性和容量，建议从小值开始测试。

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设置和使用

DPRW 节点的使用涉及创建带水印的潜在噪声、提取水印以及使用高级采样器生成图像。以下是每个类的详细说明和使用方法。

1. DPRLatent - 创建带水印的潜在噪声

功能：将水印嵌入到潜在噪声中。

输入参数

| 参数 | 类型 | 默认值 | 描述 | |------------------|---------|--------------------------------------------|----------------------------------------| | init_latent | LATENT | - | 初始潜在表示（必须是包含样本的字典） | | use_seed | INT | 1 (0 或 1) | 是否使用固定种子 (1 表示是，0 表示否) | | seed | INT | 42 | 随机种子，范围 [0, 0xffffffff] | | key | STRING | "5822ff9cce6772f714192f..." | 256 位加密密钥（64 个十六进制字符） | | nonce | STRING | "05072fd1c2265f6f2e2a40..." | 128 位加密 nonce（32 个十六进制字符） | | message | STRING | "lthero" | 要嵌入的水印消息 | | latent_channels| INT | 4 (4 或 16) | 潜在通道数，若非FLUX等模型，只能使用4；FLUX模型必须使用16 | | window_size | INT | 1 | 水印嵌入窗口大小，影响鲁棒性和容量 |

使用步骤

1. 在 ComfyUI 工作流中添加 DPR_Latent 节点。
2. 连接一个初始潜在表示（LATENT 类型，例如从 EmptyLatentImage 节点生成）。
3. 设置参数：
   • key 和 nonce 用于加密水印，确保安全性。
   • message 是您想嵌入的信息（例如版权声明）。
   • window_size 建议从 1 开始，根据需求调整（较大值增强鲁棒性）。
4. 运行工作流，输出为带水印的潜在噪声（LATENT 类型）。

输出

• LATENT：包含带水印噪声的潜在表示。

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2. DPRExtractor - 提取水印

功能：从潜在表示中提取嵌入的水印。

输入参数

| 参数 | 类型 | 默认值 | 描述 | |---------------|---------|--------------------------------------------|----------------------------------------| | latents | LATENT | - | 包含水印的潜在表示 | | key | STRING | "5822ff9cce6772f714192f..." | 用于解密的密钥（必须与嵌入时一致） | | nonce | STRING | "05072fd1c2265f6f2e2a40..." | 用于解密的 nonce（必须与嵌入时一致） | | message | STRING | "lthero" | 原始消息，用于准确性评估 | | window_size | INT | 1 (1 至 100) | 提取时的窗口大小（必须与嵌入时一致） |

使用步骤

1. 在工作流中添加 DPR_Extractor 节点。
2. 连接包含水印的潜在表示（通常来自 DPRLatent 或 DPRKSamplerAdvanced）。
3. 输入与嵌入时相同的 key、nonce 和 window_size。
4. 运行工作流，提取水印。

输出

• STRING：提取的二进制水印（位字符串）。
• STRING：解码后的消息（文本字符串）。
• LATENT：原始潜在表示（用于进一步处理）。

注意

• 如果 key 或 nonce 不匹配，将无法正确提取水印。
• 日志会记录提取的准确性（位准确率），通常应大于 90%。

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3. DPRKSamplerAdvanced - 高级采样器

功能：使用带水印的潜在噪声生成图像。

输入参数

| 参数 | 类型 | 默认值 | 描述 | |--------------------------|--------------|---------------------------|----------------------------------------| | model | MODEL | - | 扩散模型 | | add_dprw_noise | STRING | "enable" / "disable" | 是否使用 DPRW 水印噪声 | | add_noise | STRING | "enable" / "disable" | 是否添加常规噪声 | | noise_seed | INT | 42 | 噪声种子，范围 [0, 0xffffffffffffffff] | | steps | INT | 20 (1 至 10000) | 采样步数 | | cfg | FLOAT | 8.0 (0.0 至 100.0) | CFG 值（引导强度） | | sampler_name | STRING | KSampler.SAMPLERS | 采样器类型（如 DDIM、Euler 等） | | scheduler | STRING | KSampler.SCHEDULERS | 调度器类型 | | positive | CONDITIONING | - | 正面条件 | | negative | CONDITIONING | - | 负面条件 | | latent_image | LATENT | - | 输入潜在图像 | | dprw_latent_noise | LATENT | - | DPRW 带水印噪声（从 DPRLatent 输出） | | start_at_step | INT | 0 (0 至 10000) | 开始步数 | | end_at_step | INT | 10000 (0 至 10000) | 结束步数 | | return_with_leftover_noise | STRING | "disable" / "enable" | 是否返回带剩余噪声的图像 |

使用步骤

1. 在工作流中添加 DPR_KSamplerAdvanced 节点。
2. 连接必要的输入：
   • model：扩散模型（例如 Stable Diffusion 模型）。
   • latent_image：初始潜在图像。
   • dprw_latent_noise：从 DPRLatent 输出的带水印噪声。
   • positive 和 negative：条件（通常来自文本提示）。
3. 设置参数：
   • 将 add_dprw_noise 设为 "enable" 以使用水印噪声。
   • 选择 sampler_name（如 "ddim"）和 scheduler。
4. 运行工作流，生成带水印的图像。

输出

• LATENT：生成的潜在表示，可进一步解码为图像。

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引用

• ComfyUI GitHub 页面 - ComfyUI 官方仓库。
• ComfyUI 社区手册 - 社区文档和教程。

通过以上步骤，您可以快速上手 DPRW 节点，为您的图像生成添加水印保护！如果有任何问题，请查阅日志或咨询 ComfyUI 社区。