%20(2).svg)
项目简介
本项目是基于自然语言处理（NLP）的隐写术项目，借助深度学习模型实现信息的隐藏与提取。隐写术作为一种将秘密信息嵌入其他信息的技术，本项目可将信息隐匿于看似正常的文本之中。
项目的主要特性和功能
项目涵盖多种隐写术实现方法，包括基于Huffman编码、算术编码，以及变分自编码器（VAE）和循环神经网络（RNN）的隐写术方法。每种方法都具备独特的编码和解码逻辑，能够对文本消息进行编码和解码操作。
安装使用步骤
假设用户已经下载了本项目的源码文件，按以下步骤操作：
1. 安装依赖库：从终端进入项目目录，执行以下命令安装所需库：
bash
pip install -r requirements.txt
2. 下载并放置模型权重文件：RNN和VAE模型的权重文件在百度网盘，密码4avb。分别下载文件夹vae和rnn中的models文件夹，然后将其分别放到项目对应的vae和rnn文件夹下。
3. 配置模型参数：依据提供的代码文件，对模型参数进行配置，例如RNN类型、嵌入大小、隐藏层维度、层数、潜在表示维度等。
4. 启动项目：在终端运行以下命令：
bash
python app.py
之后在默认浏览器的localhost:8080即可使用网页。
5. 编码和解码操作：利用提供的函数（如encode_huffman、decode_huffman等）进行编码和解码操作。
6. 测试与验证：使用测试数据对编码和解码功能进行测试和验证，确保功能无误。
7. 应用扩展：根据项目需求，拓展模型的应用场景，如信息隐藏、保密通信等。
注意：本项目涉及深度学习模型的训练和使用，需要具备一定的Python编程和深度学习基础。
下载地址
点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】