除了離散餘弦變換(DCT)，還有幾種更先進的水印處理算法可以用於IWN模型，以實現更低的感知度和更強的抗攻擊能力：
小波變換(Wavelet Transform)：小波變換能夠在多個尺度上分析圖像，這使得它在處理圖像的細節和邊緣信息方面具有優勢。小波變換的多解析度特性可以提高水印的隱蔽性和抗攻擊能力，特別是在面對JPEG壓縮等攻擊時。
奇異值分解(Singular Value Decomposition, SVD)：SVD是一種強大的數學工具，可以用於圖像的特徵提取和壓縮。通過在奇異值中嵌入水印，可以在保持圖像質量的同時提高水印的穩定性和抗干擾能力。
深度學習生成模型：如生成對抗網絡(GANs)和擴散模型，這些模型能夠生成高質量的圖像，並且可以用於水印的嵌入和提取。這些模型的優勢在於它們能夠學習到更複雜的數據分佈，從而提高水印的隱蔽性和恢復能力。
變分自編碼器(Variational Autoencoders, VAEs)：VAEs可以用於生成和重建圖像，並且在水印嵌入過程中能夠保持圖像的結構特徵，這樣可以在不影響圖像質量的情況下嵌入水印。