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修圖鼻祖 Adobe 寫了個演算法,能找出人像的「PS 痕跡」

2020.12.15|
Tech Trends

作者  | 發布日期 2019 年 06 月 17 日 15:07 |

「這是假人沒錯,但網路的自拍照又有多少能代表真人?」有讀者在討論虛擬偶像的文章下如此評論。

▲ 你能否看出哪個是虛擬偶像?

 

的確,PO 照片前修圖似乎成為新的「社交禮儀」,要區分內容真假越來越難。如果能有個萬能的「恢復原圖」按鈕,一鍵讓你看到層層濾鏡後的真相,那是否很棒?

修圖鼻祖 Adobe 最近還真的做了這種「去 PS 痕跡」工具。

Adobe 和加州大學柏克萊分校研究人員做了一套工具,不僅可辨識出人像照修過的部分,還能預估原圖的模樣。

目前,此演算法只能辨識經 Photoshop「液化」工具處理的臉部照片,無法應用到其他工具修出的效果。不少人會用「液化」來微調眼角、嘴角、鼻梁等小地方,修出更理想的表情效果。

為了製造工具,研究人員首先寫了個腳本,自動用「液化」工具修了一大堆人像照,用做神經網路的訓練數據。

▲ 用腳本自動生成圖像。

結果,訓練出來的演算法辨識液化痕跡的能力相當好。用新數據測試時,人類志願者辨識照片真偽的正確率只有 53%(接近隨機猜的正確機率),演算法的正確率卻高達 99%。

▲ 修圖後─監測到修圖處─建議修復─原圖。

更難得的是,演算法不僅可辨識照片是否經過修改,更能恢復大概的「原圖」(雖然效果不完美)。

▲ 原圖、修圖後、演算法建議「原圖」對比。

 

由於這個工具只能針對「液化」,也只能用於人臉,因此 Adobe 暫無將之轉為公開工具的計畫。不過,團隊接下來仍將繼續「還原按鈕」研究拓展到更多領域,譬如辨識「修身」和「磨皮」等效果。

這並不是 Adobe 第一次嘗試研發辨識修圖痕跡的工具。

去年 6 月,Adobe 公布可辨識「PS 痕跡」的人工智慧工具,當時仍處於「研究早期」。

▲ 演算法可辨識的 3 種處理效果。(Source:康乃爾大學

 

當時演算法可辨識圖片經「切片」(2 張不同的圖片拼在一起)、「複製」(在一張圖內複製貼上特定對象)和「刪除」(將一樣東西從圖中移除)3 個效果處理的痕跡。

但為什麼 Adobe 要積極研發這類工具?

我們對於 Photoshop 和其他 Adobe 創意工具在世界的影響力感到很自豪,但同時也意識到我們科技潛在的道德延伸影響。虛假內容已成為日益緊迫的嚴​​重問題。

Adobe 官方部落格寫道。身為全球最大消費級修圖工具提供者之一而言,提早參與辨識偽造圖片研究,自然是在 deepfake 時代的明智之舉。

以前,所有人都可買到 Photoshop,但要真正用得好,得有很好的技巧,而現在技術正變得平民化。

Hany Farid 對《紐約客》,他是圖片鑑識專家。

Farid 曾遇到一件離婚案。妻子提供法庭丈夫出軌的錄影證據,影片中,丈夫伸手撫摸另一名女性的手。丈夫堅稱這支影片是偽造的。

我留意到,桌上出現丈夫手的倒影。以前,要把這裡的幾何對稱做好非常難,但現在,想在合成圖片或影片做到這程度已越來越容易了。

在 Farid 看來,人類是視覺的動物,影像一直以來都是我們相當依賴的信息載體。因此,當你能改變影像,你就有可能改變歷史。

▲ 歐巴馬和普丁的影像都曾被用來製作成假影片。(Source:Science News

 

《華爾街日報》甚至在內部成立一個專案小組,專門培訓記者如何辨識 deepfake 類偽造影片 :「我們不知道未來版的 deepfake 哪天會冒出來,所以我們希望大家都能提防假消息。」

在 DARPA(美國國防部高級研究計劃局)看來,這,已經是關乎國家安全的問題。在 2016~2017 年間,DARPA 用於研發辯偽技術的資金至少達 6,800 萬美元,但目前這方面的研發結果仍不理想。

可以確定的是,辨識圖片和影片真偽,已成為數位鑑識的重要分支。Farid 仍有憂慮,最近接受《華盛頓郵報》採訪時表示

我們要落後了。在影像合成領域研究和對立方(辨識偽造影像)的人數比例是 100:1。

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