Adobe正在使用機器學(xué)習(xí)來更輕松地找到被PS的圖像

世界各地的專家越來越擔(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)容并且無需事實核查。其中一些工具是由Adobe開發(fā)的，但該公司正在研究如何使用機器學(xué)習(xí)來自動識別被PS的圖片。

來自Adobe新的研究論文展示了機器學(xué)習(xí)如何用于識別三種常見的圖像處理類型：拼接，將不同圖像的兩部分組合在一起;克隆，圖像內(nèi)的對象被復(fù)制和粘貼;和刪除，當(dāng)一個對象被編輯出來。

為了發(fā)現(xiàn)這種篡改，數(shù)字取證專家通常會在圖像的隱藏層中尋找線索。當(dāng)進行這些編輯時，它們會留下數(shù)字偽像，例如圖像傳感器產(chǎn)生的隨機顏色和亮度變化（也稱為圖像噪聲）中的不一致性。例如，如果將兩個不同的圖像拼接在一起，或者將圖像的一部分中的對象復(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)集進行教學(xué)。從中可以發(fā)現(xiàn)指出篡改的常見模式。它在某些測試中得分高于其他團隊制造的類似系統(tǒng)，但并不顯著。然而，這項研究并未直接應(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。