本研究提出CLPSTNet模型，旨在解决卷积神经网络在数字图像隐写中的隐蔽性和安全性问题。通过多级卷积模块优化特征提取，提升信息嵌入的精度和隐蔽性，实验结果表明该模型在多个数据集上表现优异。

本研究通过优化替换概率分布的熵，在KL散度约束下提出数学等价的解决方案，解决无封面隐写术中的信息嵌入问题，确保生成文本自然流畅，并提高隐写术的效率和可靠性。