欢迎光临GGAMen游戏资讯




修图鼻祖 Adobe 写了个算法,能找出人像的“PS 痕迹”

2024-12-25 212

“这是假人没错,但网络的自拍照又有多少能代表真人?”有读者在讨论虚拟偶像的文章下如此评论。

▲ 你能否看出哪个是虚拟偶像?

的确,PO 照片前修图似乎成为新的“社交礼仪”,要区分内容真假越来越难。如果能有个万能的“恢复原图”按钮,一键让你看到层层滤镜后的真相,那是否很棒?

修图鼻祖 Adobe 最近还真的做了这种“去 PS 痕迹”工具。

Adobe 和加州大学柏克莱分校研究人员做了一套工具,不仅可辨识出人像照修过的部分,还能预估原图的模样。

目前,此算法只能辨识经 Photoshop“液化”工具处理的脸部照片,无法应用到其他工具修出的效果。不少人会用“液化”来微调眼角、嘴角、鼻梁等小地方,修出更理想的表情效果。

为了制造工具,研究人员首先写了个脚本,自动用“液化”工具修了一大堆人像照,用做神经网络的训练数据。

▲ 用脚本自动生成图像。

结果,训练出来的算法辨识液化痕迹的能力相当好。用新数据测试时,人类志愿者辨识照片真伪的正确率只有 53%(接近随机猜的正确概率),算法的正确率却高达 99%。

▲ 修图后─监测到修图处─建议修复─原图。

更难得的是,算法不仅可辨识照片是否经过修改,更能恢复大概的“原图”(虽然效果不完美)。

▲ 原图、修图后、算法建议“原图”对比。

由于这个工具只能针对“液化”,也只能用于人脸,因此 Adobe 暂无将之转为公开工具的计划。不过,团队接下来仍将继续“还原按钮”研究拓展到更多领域,譬如辨识“修身”和“磨皮”等效果。

这并不是 Adobe 第一次尝试研发辨识修图痕迹的工具。

去年 6 月,Adobe 公布可辨识“PS 痕迹”的人工智能工具,当时仍处于“研究早期”。

▲ 算法可辨识的 3 种处理效果。(Source:康乃尔大学)

当时算法可辨识图片经“切片”(2 张不同的图片拼在一起)、“复制”(在一张图内复制贴上特定对象)和“删除”(将一样东西从图中移除)3 个效果处理的痕迹。

但为什么 Adobe 要积极研发这类工具?

我们对于 Photoshop 和其他 Adobe 创意工具在世界的影响力感到很自豪,但同时也意识到我们科技潜在的道德延伸影响。虚假内容已成为日益紧迫的严​​重问题。

Adobe 官方部落格写道。身为全球最大消费级修图工具提供者之一而言,提早参与辨识伪造图片研究,自然是在 deepfake 时代的明智之举。

以前,所有人都可买到 Photoshop,但要真正用得好,得有很好的技巧,而现在技术正变得平民化。

Hany Farid 对《纽约客》说,他是图片鉴识专家。

Farid 曾遇到一件离婚案。妻子提供法庭丈夫出轨的录影证据,影片中,丈夫伸手抚摸另一名女性的手。丈夫坚称这支影片是伪造的。

我留意到,桌上出现丈夫手的倒影。以前,要把这里的几何对称做好非常难,但现在,想在合成图片或影片做到这程度已越来越容易了。

在 Farid 看来,人类是视觉的动物,影像一直以来都是我们相当依赖的信息载体。因此,当你能改变影像,你就有可能改变历史。

▲ 奥巴马和普丁的影像都曾被用来制作成假影片。(Source:Science News)

《华尔街日报》甚至在内部成立一个专案小组,专门培训记者如何辨识 deepfake 类伪造影片 :“我们不知道未来版的 deepfake 哪天会冒出来,所以我们希望大家都能提防假消息。”

在 DARPA(美国国防部高级研究计划局)看来,这,已经是关乎国家安全的问题。在 2016~2017 年间,DARPA 用于研发辩伪技术的资金至少达 6,800 万美元,但目前这方面的研发结果仍不理想。

可以确定的是,辨识图片和影片真伪,已成为数位鉴识的重要分支。Farid 仍有忧虑,最近接受《华盛顿邮报》采访时表示:

我们要落后了。在影像合成领域研究和对立方(辨识伪造影像)的人数比例是 100:1。

(本文由 爱范儿 授权转载;首图来源:shutterstock)

2019-06-18 05:51:00

标签:   游戏头条 资讯头条 ggamen科技资讯 ggamen科技 ggamen科技资讯头条 科技资讯头条 ggamen游戏财经 新闻网 科技新闻网 科技新闻 ggamen ggamen游戏新闻网 科技新闻 科技新闻网 新闻网 ggamen游戏财经 ggamen科技资讯头条 ggamen科技资讯 资讯头条 游戏头条 ggamen游戏新闻网 科技新闻 科技新闻网 新闻网 ggamen游戏财经 科技资讯头条 ggamen科技资讯头条 ggamen科技 ggamen科技资讯 资讯头条
0