Нейросеть Adobe определяет фотографии, обработанные в Photoshop



    Команда Adobe рассказала о новом проекте, который ведет совместно с Калифорнийским университетом — создании искусственного интеллекта, способного выявлять контент, отредактированный при помощи продуктов компании. Первая разработка в серии, нейросеть под названием CNN, различает изображения, к которым применялся один из популярных фильтров Adobe Photoshop, почти в два раза успешнее, чем средний человек.

    Как поясняют в посте представители компании, идея проекта во многом продиктована этическими соображениями. Разработчики Adobe приложили немало усилий, чтобы совершенствовать и популяризировать инструменты для редактирования изображений, аудиоклипов и других типов файлов. Однако одним из последствий их работы стало засилье поддельного контента. Нейросеть CNN — это попытка дать пользователям что-то вроде лакмусовой бумажки для интернет-браузинга.

    В представленной разработке реализована малая часть того диапазона возможностей, который Adobe намерена обеспечить в будущем. Нейросеть CNN работает только с изображениями людей и распознает только применение фильтра «Пластика». Данный инструмент был выбран для первой итерации по двум причинам: он пользуется большой популярностью для обработки портретных изображений и вносит в них очень тонкие, точечные изменения, которые человеческому глазу сложно уловить. В частности, фильтр может в значительной степени искажать не только черты, но и выражение лица.

    Очерчивая функциональность технологии, авторы перечисляют следующие требования:

    • Способность выявлять отредактированные лица с большей точностью, чем люди;
    • Способность определять, какие именно изменения были внесены;
    • Способность возвращать изображение к его исходному виду.

    В процессе составления выборки разработчики отобрали несколько тысяч изображений из Сети и при помощи скрипта обработали каждое из них в Adobe Photoshop. Также был приглашен профессиональный художник, который внес на некоторые фотографии дополнительные коррективы. Искажения были разнообразными: изменялось положение глаз, нос или щеки делались тоньше, шире раздвигались в улыбке губы.



    После завершения обучения случайным образом был выбраны пары изображений (оригинал — измененная версия) для тестирования. Параллельно с моделью тест проходила также группа людей, которых предварительно предупредили, что в каждой паре фотографий одна отредактирована. Исследователи хотели выяснить, насколько им удалось выполнить первое из заявленных требований — создать автоматизированную систему выявления подделок, более эффективную, чем человеческое зрение.

    Итоги тестирования показали, что цель достигнута: люди давали правильные ответы только в 53% случаев, в то время как CNN определяла исходник с точностью, доходящей до 99%. В прочих отношениях нейросеть также показала «впечатляющие результаты»: она указывала на области, подвергнувшиеся воздействию фильтра, называла примененные инструменты и даже с приемлемой точностью восстанавливала оригинал.

    Исследователи признают, что до универсальной волшебной кнопки отмены пока еще далеко — даже при самом оптимистичном сценарии они смогут обеспечить встроенную валидацию такого рода только для контента, который обрабатывался в Photoshop. Тем не менее, они рассчитывают и дальше развивать фотоэкспертизу средствами искусственного интеллекта. «Это важный шаг для выявления визуальных изменений определенного типа, и функция восстановления исходника работает на удивление хорошо, — говорит глава команды разработчиков Гэйвин Миллер. — Помимо таких технологий лучшая защита — просвещенные люди, которые понимают, что фотографии могут представать перед ними в искаженном виде — часто, чтобы их порадовать, но иногда и чтобы обмануть».
    Поделиться публикацией

    Комментарии 12

      0
      выявлять контент, отредактированный при помощи продуктов компании

      Странно все это, распил бабла, что ли?
      Я думал, что фотошоп давно уже «водяные знаки» вставляет в фотографии.
      А оно вона чо Михалыч (с)
        +1

        А потом создадут вторую нейросеть, которую научат обманывать первую, внося в картинку минимальные искажения.

          0

          Уже. GAN называется, вполне себе техника обучения нейронных сетей.

            0

            GAN, всё-таки, предполагает попеременное обучение двух сетей, чтобы добиться наилучших результатов в этом деле.

          +2

          Вообще-то думаю всё прагматичнее:


          1. Проходят по проиндексированным фоткам.
          2. Определяют владельца.
          3. Смотрят есть ли лицензия у объекта и можно ли взять с него бабло.
            0
            А вот как эту систему можно взломать:
            1. Редактируем изображение в фотошопе и сохраняем растр
            2. Отрываем растр в Paint и изменяем пару пискселей. Сохраняем.
              0

              Наивные, не прокатит. Они же аами пишут, что нужно другой инструмент модификации изображения применять.

              0
              Первая разработка в серии, нейросеть под названием CNN

              Интересно, совпадение это или действительно pun intended?

                +1

                Вряд ли вообще речь идёт о названии сети, скорее это принятая в западных источниках аббревиатура Convolutional Neural Network, т.е. сверточная нейросеть.

                  0
                  Так и есть — в оригинальном тексте в явном виде написано:
                  By training a Convolutional Neural Network (CNN), a form of deep learning, the research project is able to recognize altered images of faces.

                  Так что тут банальное незнание предметной области переводчиком.
                +5
                Опять журналиста покусал учёный:
                «Первая разработка в серии, нейросеть под названием CNN, различает изображения, к которым применялся один из популярных фильтров Adobe Photoshop, почти в два раза успешнее, чем средний человек.»
                и
                «Итоги тестирования показали, что цель достигнута: люди давали правильные ответы только в 53% случаев, в то время как CNN определяла исходник с точностью, доходящей до 99%. „

                Если учесть, что выбор осуществлялся между 1 исходним и 1 отредактированным, то 53% — это по факту обычный рандом. А 99% — это угадывание поти всегда. Но да, “в два раза успешнее», лол.

                  0
                  «Может ли фотошоп применить фильтр настолько качественно, что бы его определитель фильтров не мог фильтр определить»©

                  Только полноправные пользователи могут оставлять комментарии. Войдите, пожалуйста.

                  Самое читаемое