← Всички ръководства Под капака

Дийпфейк спрямо AI генерирано: не е същият проблем

Единият измисля човек, който не съществува. Другият поставя реален човек някъде, където никога не е бил. Те се нуждаят от различни проверки, а тяхното сливане води до реални грешки.

· 9 мин. четене · Best AI Image Detector

Генерираното изображение измисля своя обект. Дийпфейкът запазва самоличността на реален човек и променя това, което изглежда, че прави той. Вторият е този, който уврежда конкретен човек, и той е по-трудният за откриване от двата, тъй като по-голямата част от кадъра е истинска.

Две различни неща, които хората наричат с едно и също име

Напълно генерираното изображение започва от нищото. Под него няма фотография, няма отчитане на сензор, няма момент, който да се е случил. Всеки пиксел е създаден от модел и човекът в него няма самоличност за оронване, защото няма такъв човек.

Дийпфейкът започва от нещо реално. Под него има фотография или видео, истинско заснемане на истински момент, като модел е заменил определена област от него, обикновено лице, с изобразяване на някой друг.

Разликата е от значение в юридическо, редакционно и техническо отношение. Генерирана стокова снимка на несъществуващ лекар е въпрос на лицензиране. Снимка на истински лекар с лицето му, залепено върху тяло, към което никога не е бил прикрепен, е въпрос на клевета и евентуално престъпление.

Генерирана стокова снимка AI портрет на самите вас Генерирана фалшива известна личност Снимка със сменено лице Променен документ
Колко от кадъра е истински → ↑ Вреда за конкретно лице
Позициите са илюстративни. Осите са тези, които имат значение: вредата следва самоличността, а не колко синтетични са пикселите.
Къде се намира всяко от тях. В долния десен квадрант се концентрира сериозната вреда.

Защо дийпфейкът е по-труден за улавяне

Детекторът разчита статистическата текстура на дадено изображение и отчита доколко то прилича на нещо, произведено от модел. Когато целият кадър е синтетичен, този сигнал е навсякъде и резултатът е еднозначен.

Смяната на лице обръща проблематиката. Деветдесет процента от снимката е истинска фотография с реален сензорен шум и реална история на компресията, като средната стойност за целия кадър отразява това. Една убедителна смяна може да даде резултат в тридесетте на сто върху изображение, което е наистина заблуждаващо.

Това не е толкова провал на модела, колкото провал на въпроса. Задаването на въпроса дали изображението е генерирано има погрешна форма, когато честният отговор е, че по-голямата му част не е, а една важна негова част е.

16 12 19 14 11 91 17 13 15 18 12 16

Усредняването, което доведе до 33, е точно това, което скрива едното поле от значение.

Истинска фотография с едно заменено лице. Резултатът за целия кадър беше 33 и не ви каза почти нищо.

Картата на регионите е отговорът на този проблем с формата. Оценяването на припокриващи се полета поотделно означава, че локализираната замяна се измерва спрямо собственото ѝ обкръжение, а не се размива в рамките на кадър, към който не принадлежи.

Речникът в реда на тяхната поява

Термини, които хората използват, и какво описва всеки от тях
ТерминКакво означаваОбектът реален ли е?
Дийпфейк (Deepfake)Външният вид на реално лице, пренесен върху други кадриДа
Смяна на лицеЧесто срещаната форма на дийпфейк върху кадър или видеоДа
Генерирано от AIПроизведено от подкана без изходна фотографияНе
Редактирано с AIРеална снимка с добавено или премахнато нещоОбикновено
Синтетични медииОбщ термин, обхващащ всичко по-гореЗависи
Евтин фалшификат (Cheapfake)Реални медии, подведоха с надпис, изрязване или стара датаДа

Последният ред заслужава внимание, защото това е най-често срещаната форма на визуална дезинформация и тази, с която никой детектор не се занимава. Една истинска, нередактирана фотография от друга държава от преди три години, надписана като днешна новина, ще получи оценка като истинската фотография, каквато е.

Какво всъщност да направите според случая

  1. Подозрения, че цялата картина е измислена. Направете проверка на целия кадър. Високият резултат с плоска карта е толкова ясен, колкото може да бъде.
  2. Имате подозрения, че дадено лице е добавено или заменено. Първо прочетете картата на регионите. Числото ще го подцени.
  3. Имате подозрения, че даден документ е променен. Същото като по-горе и очаквайте точно едно горещо поле върху промененото поле.
  4. Имате подозрения, че надписът лъже. Детекторът не може да помогне. Обратно търсене на изображение, след това проверете датата и мястото.
  5. Става въпрос за видео. Напълно различни инструменти. Анализът на неподвижни изображения кадър по кадър пропуска времевите артефакти, които издават смяната в реално време.

Защо това разграничение предпазва хората

Третирането на всяко синтетично изображение като еднакво сериозно води до два провала едновременно. То губи внимание за безвредни неща, като например някой, който използва генериран портрет, защото не може да си позволи фотограф, и подценява случая, който наистина уврежда човек.

Вредата не е в изкуствените пиксели. Тя е в това, че реално, поименно лице е показано да прави нещо, което не е направило. Това е нещо, което си струва да бъде ескалирано, и това е случаят, в който средният резултат е най-малко надежден като обобщение.

Изграждането на вътрешна политика около самоличността, а не около технологиите, също я прави по-устойчива във времето. Методите ще продължат да се променят; въпросът дали конкретно лице е представено погрешно – не.

Как всъщност се прави смяна на лице

Разбирането на производството помага да се обясни детекцията. Смяната започва с целева фотография и набор от изображения на човека, чието лице ще бъде използвано. Моделът се научава да визуализира това лице при осветлението, ъгъла и изражението, които вече присъстват в целта.

След това визуализираното лице се композира обратно в оригиналния кадър, като шевът е трудната част. Двете половини имат различен шум, различна история на компресията и често малко по-различна цветова реакция, така че стъпката на смесване изглажда границата, докато окото спре да забелязва сглобката.

Това изглаждане е това, което картата на регионите разчита. Смесването премахва високочестотната текстура, която сензорът произвежда, и полученият патч е статистически различен от всичко около него, дори когато сглобката е невидима. Шевът е невидим и измерим едновременно.

Това също така обяснява защо една смяна оцелява при проверка на целия кадър толкова лесно. Манипулираната област е малка, умишлено смесена с обкръжението си и заобиколена от автентична фотография, която доминира над всяка средна стойност, взета в рамките на кадъра.

Грешката, която постоянно се повтаря

Хората пускат предполагаем дийпфейк през детектор, виждат резултат в тридесетте и заключват, че изображението е автентично. Това е погрешно заключение от правилно число: резултатът е верен, а въпросът, на който отговаря, никога не е бил този, който се задава.

Навикът, който го поправя, е малък. При всяко изображение, при което има загриженост относно конкретно лице, отворете картата на регионите, преди да прочетете основната цифра, и третирайте най-високото поле, а не средната стойност като находката, по която си струва да се действа.

Въпроси, които хората задават

Всяко AI изображение ли е дийпфейк?
Не, и разликата е в обекта. Дийпфейкът използва подобието на реално лице без тяхното участие, което го прави вреден и често незаконен. Едно генерирано изображение на някой, който не съществува, няма жертва и третирането на двете по един и същи начин губи внимание за безвредния случай.
Може ли този инструмент да открие дийпфейк?
При неподвижно изображение, често да, чрез картата на регионите, а не чрез резултата. Смененото лице е локализирана замяна вътре в автентична фотография, така че се показва като едно горещо поле в иначе хладна мрежа, докато числото за целия кадър остава ниско. Първо прочетете картата на всяко изображение на човек.
А какво ще кажете за дийпфейк видео?
Това изисква различни инструменти. Видео манипулацията оставя времеви артефакти, несъответствия между последователни кадри, които моделът за неподвижни изображения не търси. Проверката на отделни кадри ще улови някои случаи и ще пропусне тези, които са проектирани да оцелеят точно при такава проверка.
Защо известен дийпфейк получи нисък резултат?
Защото по-голямата му част е реална фотография. Резултатът за целия кадър се усреднява в цялото изображение, а лице, което заема една осма от кадъра, променя тази средна стойност много малко. Това е най-често срещаният начин, по който хората погрешно разчитат резултата върху сменено изображение.
Откриваем ли е евтиният фалшификат (cheapfake)?
Не от детектор, защото няма нищо синтетично за откриване. Една истинска фотография с фалшивен надпис е проблем с произхода: обратно търсене на изображения за намиране на по-ранни копия, след което проверете дали датата и мястото съвпадат с направеното твърдение.
Законът третира ли ги по различен начин?
Все повече, да. Няколко юрисдикции въведоха престъпления, които изрично обхващат несъгласувани синтетични изображения на реални хора, особено интимни изображения, докато генерираните изображения на никого поотделно се третират при обичайните правила. Попитайте вашия собствен правен екип, вместо да разчитате на тази страница.

Проверете изображение сега

Безплатно, без акаунт и файлът никога не напуска вашето устройство. Петдесет проверки на ден.

Отворете детектора

Продължете четенето