Warum ein zweites Speichern überhaupt Auswirkungen hat
Die JPEG-Komprimierung unterteilt ein Bild in Blöcke, wandelt jeden in Frequenzkomponenten um und verwirft die hochfrequenten Anteile, für die das Auge am wenigsten empfindlich ist. Das Ergebnis ist kleiner und etwas unschärfer.
Öffnen Sie diese Datei und speichern Sie sie erneut; der Prozess wiederholt sich mit Daten, die ihn bereits durchlaufen haben. Der Encoder kann nicht unterscheiden, welche Details original sind und welche Artefakte des letzten Durchgangs; er behandelt beides gleich und verwirft von beidem mehr.
Der Verlust summiert sich und lässt sich nicht rückgängig machen. Es gibt keinen Vorgang, der verworfene Frequenzkomponenten wiederherstellt. Deshalb kann ein Bild, das vier Plattformen durchlaufen hat, von keinem Werkzeug repariert, sondern nur von einem neu erfunden werden.
Was das mit einer Bewertung macht
Wir haben ein echtes Foto genommen, es wiederholt mit Qualität 75 gespeichert und in jeder Phase bewertet. Es wurde nichts bearbeitet. Jede Veränderung unten stammt allein vom Speichervorgang.
Nach dem zehnten Speichern hat das Foto die Entscheidungsschwelle überschritten. Es ist dasselbe Bild derselben Szene, aufgenommen mit derselben Kamera, und ein Detektor meldet es nun als wahrscheinlich KI-generiert.
Wie viele Speichervorgänge ein reales Bild ansammelt
Zehn klingen übertrieben, bis man zählt, was ein gewöhnliches Bild zwischen Kamera und Gruppenchat durchläuft.
- 1 Kameraexport Erste Speicherung
- 2 Bearbeitet und gespeichert Zweite Speicherung
- 3 Auf eine Plattform hochgeladen Beim Hochladen neu encodiert
- 4 Von jemandem heruntergeladen Oft erneut encodiert
- 5 Über eine Chat-App gesendet Zur Übertragung komprimiert
- 6 Als Screenshot gemacht Eine völlig neue Datei
Screenshots sind schlechter als Speicherungen
Ein Screenshot ist keine Kopie einer Datei. Es ist ein Foto dessen, was auf dem Bildschirm angezeigt wurde, aufgenommen in Bildschirmauflösung und dann neu encodiert.
Dies verwirft die ursprüngliche Datei vollständig zusammen mit ihren Metadaten und eventuellen Credentials und überschreibt die Textur mit dem, was das Display und die Skalierung erzeugt haben. Ein Screenshot eines 4000-Pixel-Fotos auf einem Laptop-Bildschirm behält vielleicht ein Viertel der Pixel und keinerlei Herkunftsnachweis.
Dies ist auch die häufigste Art, wie Bilder die Personen erreichen, die sie überprüfen wollen – eine ungünstige Kombination.
Was überlebt und was nicht
| Vorgang | Verlorene Details | Auswirkung auf die Bewertung |
|---|---|---|
| Kopieren einer Datei | Keine | Keine. Eine Kopie ist identisch |
| Speichern bei hoher Qualität | Gering | Einige Punkte nach oben |
| Speichern bei niedriger Qualität | Groß | Zehn bis zwanzig Punkte nach oben |
| Skalierung nach unten | Groß | Erheblich, entfernt die regionale Karte bei kleinen Ergebnissen |
| Skalierung nach oben | Details erfunden | Große Bewegung nach oben. Erfundene Pixel sind generierte Pixel |
| Screenshot erstellen | Fast alles | Die größte Einzelbewegung bei jedem hier aufgeführten Vorgang |
Was man dagegen tun kann
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Fragen Sie immer nach dem Original
Vom Gerät, das es aufgenommen hat, als Datei gesendet statt als Foto. Dieser eine Schritt löst die meisten strittigen Ergebnisse.
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Überprüfen Sie nach Möglichkeit keinen Screenshot
Wenn nur ein Screenshot existiert, betrachten Sie eine niedrige Bewertung eher als keine Antwort denn als sauberes Ergebnis.
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Vergleichen Sie Gleiches mit Gleichem
Ein Original mit einer heruntergeladenen Kopie zu bewerten, sagt etwas über den Download aus, nicht über das Bild. Beide Seiten eines Vergleichs müssen gleich behandelt werden.
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Interpretieren Sie eine mittlere Bewertung zuerst als Qualitätsverlust
Bei einer Datei, die deutlich unterwegs war, bedeutet der mittlere Bereich meist Detailverlust statt teilweiser Manipulation.
Warum Generationsverlust wie Generierung aussieht
Es gibt einen Grund, warum die beiden von einem Modell verwechselt werden, und das ist kein Zufall. Beide Prozesse bauen feine Details neu auf, anstatt sie aufzuzeichnen.
Ein JPEG-Encoder verwirft hochfrequente Komponenten und der Decoder rekonstruiert eine Annäherung aus dem Verbleibenden. Ein Diffusionsmodell baut Details aus Rauschen gemäß dem auf, was es gelernt hat. Keiner der Outputs trägt die spezifische Beziehung zwischen benachbarten Pixeln, die ein Sensor und ein Objektiv erzeugen, da in beiden Fällen diese Beziehung verworfen und etwas Plausibles an ihre Stelle gesetzt wurde.
Aus Sicht des Modells teilen ein stark rekomprimiertes Foto und ein generiertes Bild die gleiche grundlegende Eigenschaft: Die feine Textur wurde von Software geschrieben. Deshalb bewegt sich die Bewertung in diese Richtung und warum der Effekt mit jedem Durchgang stärker wird.
Das zu verstehen, ändert die Lesart eines Ergebnisses. Eine hohe Bewertung bei einer degradierten Datei bedeutet nicht, dass der Detektor ein echtes Foto nicht erkennt. Es ist der Detektor, der korrekt meldet, dass die Textur vor ihm nicht von einer Kamera erzeugt wurde, was zufällig der Wahrheit entspricht.