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P圖美顏1秒識破,Adobe伯克利聯手打造「反PS」神器

P圖美顏1秒識破,Adobe伯克利聯手打造「反PS」神器

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【新智元導讀】虛假圖片和視頻泛濫成災,連PS的東家Adobe都坐不住了,該公司和UC伯克利聯合打造一款「反PS」神器,專門識別被修改過的面部圖像,識別準確率達99%,你的美照P沒P過,P前什麼樣,它一眼就看出來!

虛假視頻和圖片的泛濫傳播已經讓整個世界越來越焦慮,連PS的老東家Adobe都坐不住了!

近日,Adobe在博客上宣布,公司與加州大學伯克利分校的科學家合作取得了新的研究成果,利用機器學習技術,可以檢測出面部圖像是不是被人為修改過的。

這項研究由Adobe研究人員Richard Zhang、Oliver Wang以及加州大學伯克利分校合作者Shengyu Wang,Andrew Owens博士和Alexei A. Efros教授共同完成。該工具使用了由DARPA MediFor計劃贊助的Photoshop Face Aware Liquify功能。雖然目前仍處於早期階段,但Adobe和加州大學伯克利分校之間的這類合作,是邁向圖像取證全面推進的重要一步。

P圖美顏1秒識破,Adobe伯克利聯手打造「反PS」神器

這項新研究旨在更好地檢測圖像、視頻、音頻和文檔的編輯修改。過去Adobe的研究主要集中在基於拼接,克隆和刪除等修改手段的圖像處理和檢測。

此次打造的這款工具專門檢測由Photoshop的Liquify功能進行的編輯,Liquify常用於調整面部圖像的形狀和改變面部表情。「Liquify的效果可能很精緻,可以作為一個有趣的測試案例,用於檢測面部的劇烈或微妙的變化,」Adobe表示。

這項新研究的基本問題是:

是否能創建一種比人類更可靠地識別面部圖像被修改的AI工具?

這款工具是否能夠解碼對圖像所做的特定更改?

是否能夠撤消這些更改,查看並恢復原始圖像?

P圖美顏1秒識破,Adobe伯克利聯手打造「反PS」神器

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這兩張圖中的人臉圖像均取自本研究的訓練數據集,上圖中為真實圖像,下圖中為經過修改後的圖像,你能看出真假嗎?


PS老東家推出「反PS」工具,準確率高達99%

該項目通過訓練卷積神經網路(CNN),成功識別經過修改的面部圖像。研究人員編寫了Photoshop腳本,建立了一個內容廣泛的圖像訓練集,在數千張從互聯網上抓取的圖片上使用Face Aware Liquify功能。然後隨機選擇這些照片的子集對模型工具進行訓練。

此外,研究人員還聘請了一位藝術家,專門對數據集中的圖像進行人為修改。由於圖像中包含了人類創造力的這一要素,大大拓寬了測試集中的圖像修改和技術的範圍,使訓練數據集的多樣性超出了僅包含自動合成生成的圖像的範圍。

該工具還能確定面部形狀變化的具體領域和方法。在實驗中將編輯後的圖像恢復到其原始狀態,給研究人員留下了深刻的印象。

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由左至右依次為:經修改的圖像、檢測到修改、自動還原後的圖像、原始圖像

經過訓練之後演算法非常有效。面對經後期編輯過的面部圖像,人類志願者選出正確的答案的概率是53%,而演算法的判斷正確率高達99%。這款工具甚至能夠建議如何將照片恢復成為原來未編輯的狀態。

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演算法模型的全局評估結果


目前還做不到「一鍵還原」,抵禦虛假圖像還要靠公眾意識

「還原原始圖片的任務似乎是不可能完成的,因為面部形狀和特徵變化的可能性非常多,」加州大學伯克利分校的Alexei A. Efros教授說。「但在本研究中,深度學習能夠看清底層圖像數據的組合,比如變形、假像,以及更高級別的線索,比如畫面布局等,這些方法看起來是有效的。」

不過他也表示,目前「一鍵還原」這種神奇功能現在還沒有實現。「但我們生活在一個越來越難以信任我們所消費的數字信息的世界,我期待著進一步探索這一研究領域。」

Adobe研究部門負責人Gavin Miller表示:「其實除了這樣的技術之外,抵禦虛假圖片欺騙的最好的防禦,是越來越老練的公眾。我們需要讓公眾了解,他們看到的內容是可能被篡改的。這種篡改大部分時候都是為了誤導他們。」

目前Adube沒有立即打算將這項最新成果進行商業化,公司在博客中表示:「雖然我們為Photoshop和Adobe的其他創作工具對世界的影響感到自豪,但我們也認識到了技術本身的道德意義,因為虛假圖像和視頻的泛濫是一個嚴重而緊迫的問題。」

參考鏈接:

Adobe博客:https://theblog.adobe.com/adobe-research-and-uc-berkeley-detecting-facial-manipulations-in-adobe-photoshop/

Theverge:https://www.theverge.com/2019/6/14/18678782/adobe-machine-learning-ai-tool-spot-fake-facial-edits-liquify-manipulations

論文:https://arxiv.org/pdf/1906.05856.pdf

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