फ़ाइल को दोबारा सेव करने पर नुकसान क्यों होता है
JPEG कंप्रेशन एक इमेज को ब्लॉक्स में विभाजित करता है, प्रत्येक को फ़्रीक्वेंसी घटकों में परिवर्तित करता है, और उन उच्च-फ़्रीक्वेंसी घटकों को हटा देता है जिनके प्रति आपकी आँखें सबसे कम संवेदनशील होती हैं। परिणाम छोटा और थोड़ा धुंधला (सॉफ़्ट) होता है।
उस फ़ाइल को खोलें और दोबारा सेव करें, तो यह प्रक्रिया उस डेटा पर दोहराई जाती है जो पहले ही इससे गुज़र चुका है। एनकोडर यह नहीं बता सकता कि कौन सा विवरण मूल है और कौन सा पिछले चरण का आर्टिफ़ैक्ट, इसलिए यह दोनों को एक जैसा मानता है और दोनों से अधिक विवरण हटा देता है।
यह नुकसान बढ़ता जाता है और कभी वापस नहीं लौटता। ऐसा कोई ऑपरेशन नहीं है जो हटाए गए फ़्रीक्वेंसी घटकों को पुनर्स्थापित कर सके, यही कारण है कि जो इमेज चार प्लेटफ़ॉर्मों से गुज़री हो, उसकी मरम्मत किसी भी टूल से नहीं की जा सकती, केवल उसे फिर से गढ़ा जा सकता है।
इसका स्कोर पर क्या असर पड़ता है
हमने एक वास्तविक तस्वीर ली, इसे गुणवत्ता 75 पर बार-बार सेव किया, और प्रत्येक चरण में इसका स्कोर मापा। कुछ भी एडिट नहीं किया गया था। नीचे दिया गया प्रत्येक परिवर्तन केवल सेव करने की क्रिया से हुआ है।
दसवें सेव तक तस्वीर निर्णय रेखा को पार कर जाती है। यह उसी कैमरे द्वारा ली गई उसी दृश्य की वही तस्वीर है, और डिटेक्टर अब इसे संभावित AI के रूप में रिपोर्ट करता है।
एक वास्तविक इमेज पर कितने सेव जमा हो जाते हैं
दस अत्यधिक लग सकता है जब तक कि आप यह न गिनें कि एक सामान्य इमेज कैमरे और ग्रुप चैट के बीच किन चरणों से गुज़रती है।
- 1 कैमरा एक्सपोर्ट पहला सेव
- 2 एडिट और सेव किया गया दूसरा सेव
- 3 किसी प्लेटफ़ॉर्म पर अपलोड किया गया अपलोड पर री-एनकोड हुआ
- 4 किसी द्वारा डाउनलोड किया गया अक्सर दोबारा री-एनकोड हुआ
- 5 चैट ऐप के माध्यम से भेजा गया ट्रांसफ़र के लिए कंप्रेस किया गया
- 6 स्क्रीनशॉट लिया गया पूरी तरह से एक नई फ़ाइल
स्क्रीनशॉट सेव करने से भी बदतर हैं
स्क्रीनशॉट किसी फ़ाइल की कॉपी नहीं है। यह स्क्रीन पर जो प्रदर्शित हो रहा था उसकी एक तस्वीर है, जिसे स्क्रीन रिज़ॉल्यूशन पर कैप्चर किया गया है, और फिर नए सिरे से एनकोड किया गया है।
यह इसके मेटाडेटा और किसी भी क्रेडेंशियल के साथ मूल फ़ाइल को पूरी तरह से त्याग देता है, और डिस्प्ले और स्केलिंग द्वारा बनाई गई बनावट के साथ इसे फिर से लिखता है। लैपटॉप स्क्रीन पर 4000-पिक्सल की तस्वीर का स्क्रीनशॉट शायद एक चौथाई पिक्सल रखता है और कोई प्रामाणिकता नहीं।
यह सबसे आम तरीका भी है जिससे इमेज उन लोगों तक पहुँचती हैं जो उनकी जाँच करना चाहते हैं, जो कि एक दुर्भाग्यपूर्ण संयोजन है।
क्या बचता है और क्या नहीं
| ऑपरेशन | खोया हुआ विवरण | स्कोर पर प्रभाव |
|---|---|---|
| फ़ाइल कॉपी करना | कोई नहीं | कोई नहीं। कॉपी बिल्कुल समान होती है |
| उच्च गुणवत्ता पर दोबारा सेव करना | कम | कुछ अंक ऊपर |
| कम गुणवत्ता पर दोबारा सेव करना | अधिक | दस से बीस अंक ऊपर |
| आकार छोटा करना (डाउनसाइज़िंग) | अधिक | काफ़ी अधिक, और छोटे परिणामों पर रीजन मैप को हटा देता है |
| अपस्केलिंग | गढ़ा गया विवरण | बड़ा upward बदलाव। गढ़े गए पिक्सल ही जनरेटेड पिक्सल होते हैं |
| स्क्रीनशॉट लेना | लगभग सब कुछ | यहाँ किसी भी ऑपरेशन का सबसे बड़ा एकल बदलाव |
इसके बारे में क्या करें
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हमेशा मूल फ़ाइल माँगें
जिस डिवाइस से इसे लिया गया था, उससे फ़ोटो के बजाय एक फ़ाइल के रूप में भेजा गया हो। यह एक कदम अधिकांश विवादित परिणामों को हल करता है।
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यदि संभव हो तो स्क्रीनशॉट की जाँच कभी न करें
यदि केवल स्क्रीनशॉट ही मौजूद है, तो कम स्कोर को स्पष्ट परिणाम के बजाय अनिर्णायक मानें।
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समान चीज़ों की तुलना करें
डाउनलोड की गई कॉपी के मुकाबले मूल का स्कोर आपको डाउनलोड के बारे में बताता है, इमेज के बारे में नहीं। तुलना के दोनों पक्षों को समान प्रोसेसिंग की आवश्यकता होती है।
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मध्यम स्कोर को पहले गिरावट (डिग्रेडेशन) के रूप में समझें
ऐसी फ़ाइल पर जो स्पष्ट रूप से कई जगहों से गुज़री है, मध्यम दायरा आमतौर पर आंशिक हेरफेर के बजाय खोए हुए विवरण को दर्शाता है।
जनरेशन-लॉस जनरेशन जैसा क्यों दिखता है
एक कारण है कि मॉडल द्वारा इन दोनों में भ्रमित हुआ जाता है, और यह कोई संयोग नहीं है। दोनों प्रक्रियाएँ बारीक विवरण को रिकॉर्ड करने के बजाय उसका पुनर्निर्माण करती हैं।
एक JPEG एनकोडर उच्च-फ़्रीक्वेंसी घटकों को हटा देता है और डिकोडर बचे हुए घटकों से एक अनुमानित रूप बनाता है। एक diffusion मॉडल सीखी गई जानकारी के अनुसार नॉइज़ से विवरण बनाता है। कोई भी आउटपुट पड़ोसी पिक्सल के बीच उस विशिष्ट संबंध को नहीं रखता जो सेंसर और लेंस बनाते हैं, क्योंकि दोनों मामलों में उस संबंध को त्याग दिया गया था और उसकी जगह कुछ संभावित रख दिया गया था।
मॉडल के दृष्टिकोण से भारी रूप से दोबारा कंप्रेस की गई तस्वीर और जनरेट की गई इमेज एक ही मौलिक विशेषता साझा करते हैं: बारीक बनावट सॉफ़्टवेयर द्वारा लिखी गई थी। यही कारण है कि स्कोर उस दिशा में बढ़ता है जिस दिशा में वह जाता है, और प्रत्येक चक्र के साथ प्रभाव मजबूत होता जाता है।
इसे समझना आपके परिणाम पढ़ने के तरीके को बदल देता है। खराब हो चुकी फ़ाइल पर उच्च स्कोर डिटेक्टर द्वारा वास्तविक तस्वीर को पहचानने में विफलता नहीं है। यह डिटेक्टर द्वारा सही ढंग से रिपोर्ट करना है कि उसके सामने की बनावट कैमरे द्वारा नहीं बनाई गई थी, जो कि सच है।