作者：Stan Horaczek
自一個多世紀以前相機問世以來，人們一直在修照片，但還有一批人試圖練就火眼金睛，找出修圖的蛛絲馬跡然后曝光出來。隨著編輯工具的進步，判斷是否修過圖的方法已經(jīng)落后 - 至少在執(zhí)法和圖像取證等領域之外是落后的。
Adobe家軍火庫里已經(jīng)有了用AI識別是否修圖的殺器了。最近Adobe公布了一項研究，與加州大學伯克利分校合作，使用自家Photoshop里液化濾鏡中的人臉識別來探知照片是否被修過。雖然距離一下子就搞出圖片被修過的證據(jù)的程度還很遠，但這樣的研究項目對我們而言還是很必要的，可以用在鑒別可能是Deepfakes的視頻上。
主要針對的是什么樣的修圖呢？
這已經(jīng)不是Adobe第一次搞AI圖像驗證了。Adobe已發(fā)布技術數(shù)據(jù)，這些技術專注于一般的圖像編輯技術，例如將圖像拼接在一起、從照片中刪除某對象，或者將圖像的一個區(qū)域復制并粘貼到另一個區(qū)域[修補、仿制圖章等]，你們都已經(jīng)知道了。
然而這些技術通常來自人類編輯人員，他們可以看到原圖和成品，但可能并不清楚內(nèi)在程序。例如，將元素從一個地方復制并粘貼到另一個地方可能會破壞數(shù)碼相機傳感器產(chǎn)生的數(shù)字噪點模式，這也是判斷是否修過圖的依據(jù)。
然而，這項新研究概述了一種技術，旨在對依賴AI的圖像編輯過程進行逆向工程。
臉部液化
Photoshop的液化工具已經(jīng)迭代很久了。液化可以操作圖像上的像素，推或拉，讓修圖變得更加容易，比如變換圖中人物的體型、臉型。之前的版本有AI自動識別人臉，更方便地進行調(diào)整臉、鼻子、嘴、眼睛。
使用這個工具，既能妙手回春，也能倒轉(zhuǎn)乾坤，但其實大家還是小心滴在修臉修身材，適度，讓圖片看起來不是那么假。
在其研究中，Adobe展示了成對的圖像 - 一張修圖后的照片，一張原圖，給神經(jīng)網(wǎng)絡和人類對象進行測試。人類識別出修圖的準確率是53%，但據(jù)報道，神經(jīng)網(wǎng)絡的準確度大約為99％。除此之外，AI有時還可以撤消編輯以使用原始扭曲效果引起的失真等線索組合來獲得原始圖像的近似值。
證據(jù)的重擔
雖然這樣的工具很有用，但在反修圖達到修圖的程度還有很長的路要走。來自加州大學伯克利分校的計算機科學教授Hany Farid最近告訴《華盛頓郵報》稱，試圖檢測Deepfake視頻的研究人員數(shù)量與生產(chǎn)Deepfake視頻的人數(shù)之比超過100比1。
即使技術趕上，還有更多的變數(shù)要弄清楚，其中最重要的是讓人們相信AI的判斷，特別是當它評估的內(nèi)容可能是政治性的或兩極分化的時候。驗證圖像還存在一個古老的問題：證明照片或視頻未經(jīng)過數(shù)字修改可能會使其信息過于可信[過于真實]。攝影師或攝像師仍在積極選擇要呈現(xiàn)的信息及其呈現(xiàn)方式，因此在沒有任何數(shù)字操作的情況下，圖像仍然很有可能誤導觀眾。
目前沒有辦法嘗試這些工具，所以你現(xiàn)在還不能自己嘗試，但是隨著Adobe和其他公司 - 以及軍方 - 繼續(xù)研究這種技術，期望聽到更多關于該技術的新消息。此外，我們也期待看到更多被證實是偽造的圖像和視頻。
本文譯自 popsci，由譯者 HW 基于創(chuàng)作共用協(xié)議(BY-NC)發(fā)布。
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