यहाँ स्कोर अधिक क्यों चलते हैं
एक डिटेक्टर ऐसे संकेतों की तलाश करता है कि पिक्सेल दुनिया से नमूना लेने के बजाय सॉफ्टवेयर द्वारा निर्मित या पुनर्गठित किए गए थे। Instagram एक ऐसी जगह है जहाँ लगभग हर छवि को जानबूझकर सॉफ्टवेयर द्वारा पुनर्गठित किया गया है, और अक्सर कई बार।
एक विशिष्ट प्रकाशित तस्वीर एक कैमरा ऐप के माध्यम से गई है जो एक्सपोज़र को ढेर करता है, एक संपादन ऐप जो टोन को समायोजित करता है और blemishes को हटाता है, एक प्रीसेट जो रंग को विश्व स्तर पर स्थानांतरित करता है, और अंततः अपलोड पर प्लेटफ़ॉर्म का अपना रीकंप्रेसन।
इनमें से प्रत्येक चरण पिक्सेल संबंधों को फिर से लिखता है। उनमें से कोई भी तस्वीर को नकली नहीं बनाता है, और वे सभी बनावट मॉडल को थोड़ा वैसा ही दिखाते हैं जैसा कि इसे खोजने के लिए प्रशिक्षित किया गया था। परिणाम चालीस के दशक में आराम से बैठा हुआ एक वास्तविक photograph है.
यह किसी एक टूल के लिए विशिष्ट दोष नहीं है। पिक्सेल आँकड़ों को पढ़ने वाले किसी भी डिटेक्टर को वही समस्या का सामना करना पड़ता है, और जो कोई भी भारी संपादित सामाजिक सामग्री पर उच्च सटीकता का दावा करता है, वह एक ऐसे बेंचमार्क पर माप रहा है जिसमें इसका अधिक हिस्सा नहीं है.
चौथी पंक्ति दिलचस्प है, क्योंकि एक बदला हुआ आकाश वास्तव में एक जनरेटिव संपादन है। स्कोर वहाँ एक वास्तविक कारण से बढ़ गया, और क्षेत्र मानचित्र इसे फ्रेम के शीर्ष तक सीमित दिखाएगा न कि इसके पार फैला हुआ.
वह अंतर जो मायने रखता है: संपादित या जेनरेट किया गया
अधिकांश Instagram छवियां जो डिटेक्टर को ट्रिगर करती हैं, वे तस्वीरें हैं जिन्हें संपादित किया गया है, न कि ऐसी तस्वीरें जो आविष्कार की गई थीं। वे अलग-अलग परिणाम के साथ अलग-अलग दावे हैं, और क्षेत्र मानचित्र वह है जो उन्हें अलग करता है.
एक जेनरेट की गई छवि पूरे ग्रिड में गर्मी पैदा करती है, क्योंकि इसका हर हिस्सा एक ही प्रक्रिया से आया है। एक संपादित तस्वीर गर्म पैच के साथ एक शांत फ्रेम का उत्पादन करती है जहाँ जनरेटिव टूल ने अपना काम किया: एक हटाया गया वस्तु, एक बदला हुआ पृष्ठभूमि, एक विस्तारित किनारा.
जनरेटिव फिल अब मुख्यधारा के संपादन सॉफ्टवेयर में बनाया गया है, इसलिए यह पैटर्न आम है और आमतौर पर हानिरहित है। छुट्टी की फोटो के कोने से किसी अजनबी को हटाना धोखा नहीं है, और एक टूल जो इसे इस तरह रिपोर्ट करता है, वह एक ऐसा सवाल का जवाब दे रहा है जो किसी ने नहीं पूछा।
इस्तेमाल करने योग्य फ़ाइल प्राप्त करना
Instagram इस मामले में अधिकांश प्लेटफ़ॉर्म्स से अधिक कठिन है, क्योंकि यह डाउनलोड का विकल्प नहीं देता है और जो इमेज दिखाई जाती है वह पहले ही रीसाइज़ हो चुकी होती है। सबसे अच्छी उपलब्ध कॉपी आमतौर पर वह होती है जिसे ऐप द्वारा दिखाने के बजाय ब्राउज़र वेब वर्ज़न पर लोड करता है।
पोस्ट का URL पेस्ट करना आमतौर पर सबसे भरोसेमंद तरीका है। इससे स्क्रीन के दोबारा रेंडर होने के बजाय सीधे इमेज लोड हो जाती है, जिससे प्लेटफ़ॉर्म के अपने कंप्रेशन के अलावा एक और कंप्रेशन नहीं जोड़ना पड़ता है।
जहाँ अकाउंट प्राइवेट है, वहाँ फ़ैच करने के लिए कोई पब्लिक फ़ाइल नहीं होती है और इससे बचने का कोई सही तरीका नहीं है। स्क्रीनशॉट ही एकमात्र विकल्प है, और किसी ऐसे इमेज का स्क्रीनशॉट जो पहले से फ़िल्टर और रीकंप्रेस की गई हो, वह सबसे खराब टेस्ट सब्जेक्ट होता है।
वास्तव में कौन सी चीज़ यह दर्शाती है कि अकाउंट जेनरेटेड है
पूरी तरह से सिंथेटिक इमेजरी से बने अकाउंट्स के लिए, ग्रिड का पैटर्न आपको किसी एक इमेज की तुलना में बहुत कुछ बताता है। निरंतरता (consistency) ही असली संकेत होती है, और यह लोगों की उम्मीद के बिल्कुल विपरीत होती है।
- असंभव निरंतरता। कथित तौर पर अलग-अलग दिनों, शहरों और मौसमों में एक ही चेहरा, एक जैसी लाइटिंग के साथ।
- कोई आकस्मिक तस्वीरें नहीं। असली अकाउंट्स में खराब फ़्रेम वाली, खराब लाइट वाली और गैर-जरूरी तस्वीरें होती हैं। गढ़े हुए अकाउंट्स में सभी हीरो शॉट्स होते हैं।
- बैकग्राउंड्स जो दोहराए जाते हैं। एक ही वॉल टेक्सचर या पत्तियों का पैटर्न जो असंबंधित पोस्ट्स में दिखाई देता है।
- दूसरे लोगों के कैमरे की कोई तस्वीर नहीं। किसी ने भी उन्हें कभी ऐसी तस्वीर में टैग नहीं किया है जो उन्होंने खुद न ली हो।
- ऐसे कमेंट्स जो मेल नहीं खाते। ऐसी एंगेजमेंट जो तस्वीर में किसी भी खास चीज़ का संदर्भ नहीं देती है।
इनमें से हर बात किसी एक फ़्रेम के बजाय पूरे सेट के बारे में है, यही वजह है कि किसी एक पोस्ट पर एक ही जाँच यहाँ बहुत कमजोर साबित होती है। किसी भी निष्कर्ष पर पहुँचने से पहले एक ही अकाउंट की कई इमेज चलाएँ और उनके फैलाव को देखें।
यदि आप वह क्रिएटर हैं जिनसे सवाल किया जा रहा है
यह बात फोटोग्राफर्स और इलस्ट्रेटर्स के साथ तेजी से हो रही है, और इसका बचाव तर्क के बजाय प्रोवेनेंस (provenance) है। रॉ फ़ाइल रखें, लेयर्ड प्रोजेक्ट फ़ाइल रखें, और वर्ज़न हिस्ट्री रखें जिसे आपका एडिटिंग सॉफ़्टवेयर पहले से रिकॉर्ड करता है।
कैमरा मेटाडेटा और मेल खाने वाली एडिट हिस्ट्री वाली रॉ फ़ाइल किसी भी डिटेक्टर के परिणाम की तुलना में किसी भी दिशा में कहीं अधिक आश्वस्त करने वाली होती है। यह एकमात्र ऐसा सबूत भी है जो स्केल करता है, क्योंकि यह इस बात पर निर्भर नहीं करता है कि कोई अन्य मॉडल आपसे सहमत है या नहीं।
प्रायोजित पोस्ट और उत्पाद फोटोग्राफी
प्लेटफ़ॉर्म पर कमर्शियल कंटेंट वह जगह है जहाँ जेनरेटेड इमेजरी सबसे तेज़ी से आगे बढ़ी है, और यह वह जगह भी है जहाँ दर्शक के लिए सबसे ज़्यादा दाँव पर होता है। एक प्रोडक्ट शॉट जो किसी ऐसी वस्तु को दिखाता है जो फ़ोटो के रूप में मौजूद नहीं है, वह सौंदर्यशास्त्र (aesthetic) की समस्या नहीं बल्कि उपभोक्ता की समस्या है।
संकेत पोर्ट्रेट से अलग होते हैं। उस सतह को देखें जिस पर कोई प्रोडक्ट रखा है, वह जो परछाई (shadow) डालता है, और क्या पैकेजिंग में रिफ्लेक्शन बैकग्राउंड द्वारा दर्शाए गए कमरे से मेल खाते हैं। जेनरेटेड प्रोडक्ट फोटोग्राफी ऑब्जेक्ट को सही और उसके सेटिंग के भौतिकी (physics) को लगभग सही रखती है।
यहाँ टेक्स्ट दूसरी भरोसेमंद जाँच है। पैकेजिंग, लेबल और छोटे प्रिंट अभी भी ऐसी जगहें हैं जहाँ जनरेशन संघर्ष करता है, और ऐसा प्रोडक्ट जिसका अपना लेबल करीब से पढ़ने पर सही नहीं बैठता है, वह स्कोर की परवाह किए बिना दोबारा देखने लायक है।
खरीद के फैसले के लिए, सबसे जरूरी जाँच डिटेक्शन नहीं है। विक्रेता से आज ही ली गई सादे सतह पर वस्तु की अनएडिंटेड तस्वीर मांगें। यह अनुरोध किसी असली विक्रेता के लिए मामूली है और किसी ऐसे व्यक्ति के लिए अजीब है जिसकी इमेजरी प्रॉम्प्ट से आई है।