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P图美颜1秒识破Adobe伯克利联手打造反PS神器

2019-11-09 22:51:50 | 来源: 手机

P图美颜1秒识破Adobe伯克利联手打造反PS神器

新智元报导

来源:adobe、theverge

编辑:大明

【新智元导读】虚假图片和视频泛滥成灾,连pS的东家Adobe都坐不住了,该公司和UC伯克利联合打造一款“反pS”神器,专门辨认被修改过的面部图像,辨认准确率达99%,你的美照p没p过,p前什么样,它一眼就看出来!

虚假视频和图片的泛滥传播已让整个世界愈来愈焦虑,连pS的老东家Adobe都坐不住了!

近日,Adobe在博客上宣布,公司与加州大学伯克利分校的科学家合作取得了新的研究成果,利用机器学习技术,可以检测出脸部图象是否是被人为修改过的。

这项研究由Adobe研究人员Richard Zhang、Oliver Wang和加州大学伯克利分校合作者Shengyu Wang,Andrew Owens博士和Alexei A. Efros教授共同完成。该工具使用了由DARpA MediFor计划资助的photoshop Face Aware Liquify功能。虽然目前仍处于初期阶段,但Adobe和加州大学伯克利分校之间的这类合作,是迈向图象取证全面推进的重要一步。

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这项新研究旨在更好地检测图象、视频、音频和文档的编辑修改。过去Adobe的研究主要集中在基于拼接,克隆和删除等修改手段的图象处理和检测。

此次打造的这款工具专门检测由photoshop的Liquify功能进行的编辑,Liquify常用于调解面部图像的形状和改变脸部表情。“Liquify的效果可能很精致,可以作为一个有趣的测试案例,用于检测面部的剧烈或奥妙的变化,”Adobe表示。

这项新研究的基本问题是:

是不是能创建一种比人类更可靠地辨认面部图像被修改的AI工具?

这款工具是不是能够解码对图像所做的特定更改?

是不是能够撤销这些更改,查看并恢复原始图象?

P图美颜1秒识破Adobe伯克利联手打造反PS神器

这两张图中的人脸图象均取自本研究的训练数据集,上图中为真实图像,下图中为经过修改后的图象,你能看出真假吗?

pS老东家推出“反pS”工具,准确率高达99%

该项目通过训练卷积神经网络(CNN),成功辨认经过修改的面部图像。研究人员编写了photoshop脚本,建立了一个内容广泛的图像训练集,在数千张从互联网上抓取的图片上使用Face Aware Liquify功能。然后随机选择这些照片的子集对模型工具进行训练。

另外,研究人员还聘请了1名艺术家,专门对数据集中的图象进行人为修改。由于图象中包括了人类创造力的这1要素,大大拓宽了测试集中的图象修改和技术的范围,使训练数据集的多样性超出了仅包括自动合成生成的图像的范围。

该工具还能确定面部形状变化的具体领域和方法。在实验中将编辑后的图象恢复到其原始状态,给研究人员留下了深入的印象。

经过训练以后算法非常有效。面对经后期编辑过的面部图像,人类志愿者选出正确的答案的概率是53%,而算法的判断正确率高达99%。这款工具甚至能够建议如何将照片恢复成为原来未编辑的状态。

目前还做不到“1键还原”,抵抗虚假图象还要靠公众意识

“还原原始图片的任务似乎是不可能完成的,由于面部形状和特点变化的可能性非常多,”加州大学伯克利分校的Alexei A. Efros教授说。“但在本研究中,深度学习能够看清底层图象数据的组合,比如变形、假像,和更高级别的线索,比如画面布局等,这些方法看起来是有效的。”

不过他也表示,目前“1键还原”这种奇特功能现在还没有实现。“但我们生活在一个愈来愈难以信任我们所消费的数字信息的世界,我期待着进一步探索这一研究领域。”

Adobe研究部门负责人Gavin Miller表示:“其实除了这样的技术之外,抵抗虚假图片欺骗的最好的防御,是越来越老练的公众。我们需要让公众了解,他们看到的内容是可能被篡改的。这类篡改大部分时候都是为了误导他们。”

目前Adube没有立即打算将这项最新成果进行商业化,公司在博客中表示:“虽然我们为photoshop和Adobe的其他创作工具对世界的影响感到自豪,但我们也认识到了技术本身的道德意义,由于虚假图像和视频的泛滥是一个严重而紧急的问题。”

参考链接:

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

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

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