প্রথম কারণ: ছবির মান কমে গেছে
সবচেয়ে বড় ক্ষেত্র এটিই। ডিটেক্টর যে সংকেতটি পড়ে তা সূক্ষ্ম টেক্সচারের মধ্যে থাকে, এবং প্রতিটি কম্প্রেশন, রিসাইজ এবং স্ক্রিনশট প্রথমেই সেই টেক্সচারটি নষ্ট করে ফেলে।
- বারবার JPEG সংরক্ষণ। প্রকাশিত বেঞ্চমার্কে নির্ভুলতা অক্ষত মূল ফাইলের 91.3 শতাংশ থেকে কোয়ালিটি 40-এ 84.6 শতাংশে নেমে আসে, এবং বাস্তব ব্যবহারে এটি আরও কমে যায়।
- স্ক্রিনশট। মূল ফাইলটি সম্পূর্ণ বাদ দিয়ে স্ক্রিন রেজোলিউশনে একটি নতুন রেন্ডার।
- ডাউনস্কেলিং। কম পিক্সেল, কম টেক্সচার, এবং ছোট দিকে প্রায় 576 পিক্সেলের নিচে কোনো অঞ্চল মানচিত্রই (region map) থাকে না।
- প্ল্যাটফর্মের রি-এনকোডিং। প্রতিটি আপলোডেই অন্তত একবার রি-এনকোড হয়, এবং বেশিরভাগ ছবিই একাধিকবারের মধ্য দিয়ে গেছে।
- অতিরিক্ত ক্রপিং। একটি বড় ছবির ছোট অংশ ক্রপ করলে মডেলটি যে প্রাসঙ্গিকতার ওপর ক্যালিব্রেট করা হয়েছিল তা হারিয়ে যায়।
ছবির মান কমে গেলে উভয় ক্ষেত্রেই স্কোর মাঝামাঝি অবস্থানের দিকে চলে যায়: আসল ছবিগুলোর স্কোর বাড়ে এবং জেনারেট করা ছবির স্কোর কমে। একাধিক মাধ্যমে ঘুরে আসা কোনো ফাইলের মাঝামাঝি স্কোরের অর্থ সাধারণত ফাইলটির নিজস্ব সমস্যা, মূল ছবির নয়।
দ্বিতীয় কারণ: জেনারেটরটি অচেনা ছিল
একটি ডিটেক্টর কেবল যা শিখেছে তা-ই চিনতে পারে। প্রশিক্ষণ শেষ হওয়ার পরে প্রকাশিত কোনো মডেল এর কাছে সম্পূর্ণ অপরিচিত, এবং অপরিচিত আউটপুটের ক্ষেত্রে স্কোর অনিশ্চিত না দেখিয়ে কম দেখানোর প্রবণতা থাকে।
- 1 জেনারেটর প্রকাশিত হয়েছে এর আউটপুট আগে কিছুই দেখেনি
- 2 ব্লাইন্ড উইন্ডো নতুন আউটপুট আসল হিসেবে স্কোর পায়
- 3 নমুনা সংগ্রহ করা হয়েছে কয়েক সপ্তাহের সংগ্রহ ও লেবেলিং
- 4 ডিটেক্টর আপডেট করা হয়েছে পরবর্তী প্রকাশ পর্যন্ত
এটি অত্যন্ত আত্মবিশ্বাসী ফলস নেগেটিভ তৈরি করে, যা সবচেয়ে বিপজ্জনক। টুলটি কোনো অনিশ্চয়তার ইঙ্গিত দিচ্ছে না; বরং এটি জানাচ্ছে যে ছবিটি ঠিক আছে কারণ এটি এমন কিছুর মতো দেখতে নয় যা ফ্ল্যাগ করতে এটিকে শেখানো হয়েছিল।
তৃতীয় কারণ: বিষয়বস্তু সিন্থেটিক টেক্সচারের অনুরূপ
কিছু আসল ছবি বিশ্লেষণ করা এমনিতেই কঠিন। কাউকে প্রতারণা করার জন্য কিছু করা হয়েছে বলে নয়, বরং সেগুলোতে থাকা টেক্সচার দেখতে জেনারেশন থেকে তৈরি টেক্সচারের মতো।
- ফোনের নাইট মোড এবং কম্পিউটেশনাল ফটোগ্রাফি। সফটওয়্যার দ্বারা একাধিক ফ্রেম একত্রিত এবং ডিনয়েজ করা হয়, যা পুরো ছবির সূক্ষ্ম বিবরণকে পুনর্লিখন করে।
- অতিরিক্ত রিটাচিং। ত্বকের মসৃণতা এবং ফ্রিকোয়েন্সি সেপারেশন মুখের টেক্সচারকে নতুন করে তৈরি করে।
- আপস্কেল করা ছবি। বড় করার ফলে নতুন পিক্সেল তৈরি হয়, এবং উদ্ভাবিত পিক্সেল মানেই জেনারেট করা পিক্সেল।
- ইলাস্ট্রেশন, 3D রেন্ডার এবং CGI। এগুলো কখনোই ক্যামেরায় তোলা হয়নি, তাই এগুলোর কোনো কিছুই ক্যামেরার ছবির মতো নয়।
- অতিরিক্ত নয়েজ রিডাকশনযুক্ত স্টক ফটোগ্রাফি। পরিষ্কার দেখানোর জন্য বাণিজ্যিকভাবে প্রক্রিয়াজাত, যা সিন্থেটিক হিসেবে ধরা পড়ে।
- অত্যন্ত ফ্ল্যাট বা সমতল ছবি। ফাঁকা দেয়াল, পরিষ্কার আকাশ এবং সাধারণ ব্যাকগ্রাউন্ডে উভয় দিকের জন্যই খুব কম সংকেত থাকে।
নব্বইয়ের দশকের একটি জেনারেট করা ফ্রেম এবং একটিমাত্র হট টাইলযুক্ত স্থানীয় সম্পাদনার সাথে তুলনা করুন। এই প্যাটার্নটি এগুলোর কোনোটির মতোই নয়।
চতুর্থ শ্রেণি: ইচ্ছাকৃত ফাঁকি
সবচেয়ে ছোট বিভাগ এবং এটি নিয়েই মানুষ সবচেয়ে বেশি উদ্বিগ্ন। পিক্সেল সম্পর্ক পুনর্লিখন করে এমন যেকোনো কৌশল স্কোর কমিয়ে দেয়, এবং এর বেশিরভাগই তা করার সময় দৃশ্যমানভাবে ছবির ক্ষতি করে।
ব্যতিক্রম হলো কম্পোজিটিং। একটি আসল ছবির মধ্যে বসানো জেনারেট করা অবজেক্ট ফ্রেমের বেশিরভাগ অংশ জুড়েই আসল টেক্সচার ধরে রাখে, যে কারণে রিজিয়ন ম্যাপের অস্তিত্ব রয়েছে এবং যেকোনো ক্ষতিকর কারসাজির ক্ষেত্রে কেন শুধুমাত্র একটি পুরো-ফ্রেমের সংখ্যা যথেষ্ট নয়।
প্রতিটি ব্যর্থতা সামনে এলে কেমন দেখায়
| আপনি যা দেখতে পান | সবচেয়ে সম্ভাব্য কারণ | যা করতে হবে |
|---|---|---|
| আসল ছবিতে উচ্চ স্কোর, সমানভাবে ওয়ার্ম ম্যাপ | প্রসেসিং বা কম্প্রেশন | মূল ফাইলটি পুনরায় পরীক্ষা করুন |
| আসল ছবিতে উচ্চ স্কোর, একটি হট টাইল | একটি বৈধ সম্পাদনা, বা একটি ফ্ল্যাট এলাকা | সেই টাইলে কী আছে তা দেখুন |
| জেনারেট করা ছবিতে কম স্কোর, ক্ষতিগ্রস্ত ফাইল | কম্প্রেশন বা একটি স্ক্রিনশট | এটি পরিষ্কার ফলাফল নয়, বরং কোনো উত্তর নেই বলে গণ্য করুন |
| জেনারেট করা ছবিতে কম স্কোর, পরিষ্কার ফাইল | অপরিচিত কোনো জেনারেটর | উৎস এবং সোর্সিংয়ের ওপর নির্ভর করুন |
| স্কোর মাঝামাঝি অবস্থানে রয়েছে | কোনো পক্ষেই যথেষ্ট সংকেত নেই | একটি উন্নত কপি খুঁজুন |
| কোনো রিজিয়ন ম্যাপ তৈরি হয়নি | ছবিটি টাইল করার জন্য খুব ছোট | একটি বড় কপি খুঁজুন |
এগুলোর কোনোটিই যা নয়
একটি ডিটেক্টর যা কখনই করার চেষ্টা করেনি, তার থেকে সীমাবদ্ধতাগুলোকে আলাদা করা মূল্যবান। কোনো টুল তার আওতার বাইরের কিছু করতে ব্যর্থ হলে তাকে ভুল বলা যায় না।
- এটি বলতে পারে না ছবিটি কে তৈরি করেছে। পিক্সেলের কোনো কিছুই কোনো ফাইলকে ব্যক্তির সাথে যুক্ত করে না।
- বিষয়বস্তু সত্য কিনা তা এটি বলতে পারে না। একটি আসল ছবিতেও মিথ্যা ক্যাপশন থাকতে পারে, এবং এটিই বেশি প্রচলিত প্রতারণা।
- এটি জেনারেটরের নাম বলতে পারে না। শুধুমাত্র ফাইলে থাকা কোনো ক্রেডেনশিয়াল বা মার্কারই তা করতে পারে।
- এটি কোনো সম্পাদনার রূপরেখা চিহ্নিত করতে পারে না। রিজিয়ন ম্যাপ দেখায় কোথায় সংকেত ঘনীভূত হয়েছে, কোনো কারসাজির সীমানা নয়।
এই ত্রুটিগুলো মেনে নেওয়ার মতো প্রক্রিয়া কীভাবে তৈরি করবেন
উপরের ব্যর্থতাগুলো সমাধানের অপেক্ষায় থাকা বাগ নয় বরং স্থায়ী বৈশিষ্ট্য, তাই দরকারী প্রশ্ন হলো এগুলো কীভাবে এড়ানো যায় তার চেয়ে এগুলোকে ঘিরে কীভাবে প্রক্রিয়া সাজানো যায়।
একাধিক ধরণের সংকেত ব্যবহার করুন। পিক্সেল, উৎস এবং প্রকাশের ইতিহাস ভিন্ন ভিন্ন ক্ষেত্রে ব্যর্থ হয়, এবং যে ছবিটি তিনটিতেই ভুল বলে মনে হয় তা একা কোনোটির চেয়ে অনেক শক্তিশালী প্রমাণ।
ফ্ল্যাগগুলো কোনো সরাসরি পদক্ষেপের পরিবর্তে একজন ব্যক্তির কাছে পাঠান। উপরের প্রতিটি গুরুতর ব্যর্থতা সহনীয় হয়ে ওঠে যদি ভুল হওয়ার পরিণতি হয় আরও গভীরভাবে খতিয়ে দেখা, কিন্তু পরিণতি যদি স্বয়ংক্রিয় প্রত্যাখ্যান হয় তবে তা অসহনীয়।
কোনো সিদ্ধান্তে পৌঁছানোর আগে মূল ফাইলটি চান। উল্লেখযোগ্য সংখ্যক ভুল ফলাফল এই একক ধাপেই সমাধান হয়ে যায়, কারণ আপনাকে দেওয়া ফাইলটি প্রায় কখনই বিদ্যমান সেরা কপি নয়।