Tại sao việc lưu lần thứ hai lại gây tổn hại
Quá trình nén JPEG chia bức ảnh thành các khối, chuyển đổi từng khối thành các thành phần tần số và loại bỏ các thành phần tần số cao mà mắt bạn ít nhạy cảm nhất. Kết quả là nhỏ hơn và mềm hơn một chút.
Mở tệp đó ra và lưu lại lần nữa, quá trình này lặp lại trên dữ liệu đã từng trải qua nó. Trình mã hóa không thể phân biệt chi tiết nào là nguyên bản và chi tiết nào là đồ tạo tác của lần trước, vì vậy nó đối xử với cả hai như nhau và loại bỏ nhiều hơn ở mỗi loại.
Sự thất thoát tích tụ và không bao giờ đảo ngược. Không có thao tác nào khôi phục lại các thành phần tần số đã bị loại bỏ, đó là lý do tại sao một bức ảnh đã qua bốn nền tảng không thể được sửa chữa bởi bất kỳ công cụ nào, mà chỉ có thể được tạo lại bởi một công cụ.
Điều đó tác động thế nào đến điểm số
Chúng tôi đã lấy một bức ảnh thật, lưu lại nhiều lần ở chất lượng 75 và chấm điểm ở từng giai đoạn. Không có gì được chỉnh sửa. Mọi thay đổi dưới đây đều xuất phát từ hành động lưu.
Đến lần lưu thứ mười, bức ảnh đã vượt qua ranh giới quyết định. Đó vẫn là bức ảnh chụp cùng một khung cảnh bởi cùng một chiếc máy ảnh, nhưng trình phát hiện giờ đây báo cáo nó có khả năng là AI.
Số lần lưu mà một ảnh thật tích lũy
Mười lần nghe có vẻ quá nhiều cho đến khi bạn đếm xem một bức ảnh thông thường phải trải qua những gì giữa máy ảnh và một nhóm chat.
- 1 Xuất từ máy ảnh Lưu thứ nhất
- 2 Đã chỉnh sửa và lưu Lưu thứ hai
- 3 Đã tải lên một nền tảng Đã mã hóa lại khi tải lên
- 4 Đã được ai đó tải xuống Thường được mã hóa lại lần nữa
- 5 Gửi qua ứng dụng chat Đã nén để truyền
- 6 Đã chụp màn hình Một tệp hoàn toàn mới
Ảnh chụp màn hình tệ hơn việc lưu tệp
Ảnh chụp màn hình không phải là bản sao của tệp. Đó là bức ảnh chụp những gì màn hình đang hiển thị, được ghi lại ở độ phân giải màn hình, sau đó được mã hóa lại.
Điều đó loại bỏ hoàn toàn tệp gốc cùng với siêu dữ liệu và mọi chứng chỉ, đồng thời ghi đè lên kết cấu bằng bất kỳ thứ gì mà màn hình và quá trình điều chỉnh tỷ lệ tạo ra. Ảnh chụp màn hình của một bức ảnh 4000 pixel trên màn hình máy tính xách tay có lẽ giữ lại khoảng một phần tư số pixel và không giữ lại gì về nguồn gốc.
Đó cũng là cách phổ biến nhất để hình ảnh tiếp cận những người muốn kiểm tra chúng, đó là một sự kết hợp không may mắn.
Những gì còn lại và những gì biến mất
| Thao tác | Chi tiết bị mất | Tác động đến điểm số |
|---|---|---|
| Sao chép tệp | Không có | Không có. Một bản sao là giống hệt |
| Lưu lại ở chất lượng cao | Nhỏ | Tăng một vài điểm |
| Lưu lại ở chất lượng thấp | Lớn | Tăng mười đến hai mươi điểm |
| Thu nhỏ kích thước | Lớn | Đáng kể, và xóa bản đồ vùng trên các kết quả nhỏ |
| Phóng to | Chi tiết được tạo ra | Tăng mạnh. Các điểm ảnh được tạo ra là điểm ảnh do AI tạo |
| Chụp màn hình | Gần như mọi thứ | Thao tác thay đổi lớn nhất trong số các thao tác ở đây |
Phải làm gì với điều đó
-
Luôn yêu cầu bản gốc
Từ thiết bị đã chụp, được gửi dưới dạng tệp thay vì dạng ảnh. Bước duy nhất này giải quyết hầu hết các kết quả tranh chấp.
-
Không bao giờ kiểm tra ảnh chụp màn hình nếu có thể tránh được
Nếu ảnh chụp màn hình là tất cả những gì có sẵn, hãy coi điểm số thấp là không có câu trả lời thay vì kết quả rõ ràng.
-
So sánh tương đương
Chấm điểm ảnh gốc với bản sao đã tải xuống cho bạn biết về bản trình tải xuống, chứ không phải về hình ảnh. Cả hai phía của phép so sánh đều cần được xử lý như nhau.
-
Coi điểm trung bình là sự xuống cấp trước tiên
Trên một tệp đã rõ ràng là trải qua nhiều chặng đường, dải trung bình thường có nghĩa là mất chi tiết thay vì chỉnh sửa một phần.
Tại sao sự thất thoát do thế hệ trông giống như nội dung do AI tạo ra
Có lý do khiến cả hai bị mô hình nhầm lẫn, và đó không phải là sự trùng hợp ngẫu nhiên. Cả hai quá trình đều xây dựng lại chi tiết mịn thay vì ghi lại chúng.
Bộ mã hóa JPEG loại bỏ các thành phần tần số cao và bộ giải mã tái tạo một bản xấp xỉ từ những gì còn lại. Mô hình diffusion xây dựng chi tiết từ nhiễu theo những gì nó đã học được. Không có đầu ra nào mang mối quan hệ cụ thể giữa các điểm ảnh lân cận mà cảm biến và ống kính tạo ra, bởi vì trong cả hai trường hợp, mối quan hệ đó đã bị vứt bỏ và một thứ hợp lý đã được đưa vào thay thế.
Từ góc độ của mô hình, một bức ảnh bị nén nặng và một hình ảnh do AI tạo ra có chung một thuộc tính cơ bản: kết cấu mịn được viết bằng phần mềm. Đó là lý do tại sao điểm số di chuyển theo hướng đó và tại sao hiệu ứng trở nên mạnh mẽ hơn qua mỗi lần chuyển đổi.
Hiểu điều này thay đổi cách bạn đọc kết quả. Điểm số cao trên một tệp đã xuống cấp không phải là trình phát hiện không phát hiện ra bức ảnh thật. Đó là trình phát hiện đang báo cáo chính xác rằng kết cấu trước mặt nó không được tạo ra bởi máy ảnh, hóa ra điều đó lại đúng.