Adobe正在使用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)更輕松地找到被PS的圖像

世界各地的專(zhuān)家越來(lái)越擔(dān)心新的人工智能工具，使編輯圖像和視頻變得比以往更容易 - 尤其是社交媒體能夠快速分享令人震驚的內(nèi)容并且無(wú)需事實(shí)核查。其中一些工具是由Adobe開(kāi)發(fā)的，但該公司正在研究如何使用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)自動(dòng)識(shí)別被PS的圖片。

來(lái)自Adobe新的研究論文展示了機(jī)器學(xué)習(xí)如何用于識(shí)別三種常見(jiàn)的圖像處理類(lèi)型：拼接，將不同圖像的兩部分組合在一起;克隆，圖像內(nèi)的對(duì)象被復(fù)制和粘貼;和刪除，當(dāng)一個(gè)對(duì)象被編輯出來(lái)。

為了發(fā)現(xiàn)這種篡改，數(shù)字取證專(zhuān)家通常會(huì)在圖像的隱藏層中尋找線(xiàn)索。當(dāng)進(jìn)行這些編輯時(shí)，它們會(huì)留下數(shù)字偽像，例如圖像傳感器產(chǎn)生的隨機(jī)顏色和亮度變化（也稱(chēng)為圖像噪聲）中的不一致性。例如，如果將兩個(gè)不同的圖像拼接在一起，或者將圖像的一部分中的對(duì)象復(fù)制并粘貼到另一部分，則此背景噪音不匹配，就像墻上涂有略微不同顏色的墻壁上的污漬。

與許多其他機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)一樣，Adobe也使用編輯圖像的大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行教學(xué)。從中可以發(fā)現(xiàn)指出篡改的常見(jiàn)模式。它在某些測(cè)試中得分高于其他團(tuán)隊(duì)制造的類(lèi)似系統(tǒng)，但并不顯著。然而，這項(xiàng)研究并未直接應(yīng)用于發(fā)現(xiàn)使用人工智能創(chuàng)建的新編輯的深度瑕疵。