В частности, нейросеть умеет распознавать качественно выполненное удаление объектов и клонирование, а также совмещение изображений с разных снимков. Доклад был представлен на конференции CVPR, сообщает The Verge.
С развитием социальных сетей СМИ все чаще стали использовать фотографии и видеоматериалы, снятые рядовыми пользователями, а иногда даже просто «картинки из интернета» неизвестного авторства. При этом такие изображения вполне могут оказаться отредактированными, что не слишком существенно, например, в случае смешных картинок или при устранении косметических дефектов на портретах, но может оказаться критичным для средств массовой информации — качественно выполненные фейки могут ввести в заблуждение даже специалистов.
Разработчики из Adobe и Мэрилендского университета в Колледж-Парке предложили бороться с фейками с помощью нейросети, которая будет определять три популярные операции, используемые при существенном изменении содержимого на фотографии: удаление объектов, клонирование участков изображения, а также совмещение изображений с разных снимков. Для этого разработчики выбрали быструю региональную сверточную нейросеть (Faster R-CNN).
Основанная на ней программа RGB-N проверяет подлинность изображения одновременно по двум каналам. Анализ RGB-канала позволяет выявить видимые артефакты редактирования, нехарактерные контрасты и другие визуально заметные признаки ретуши, а второй канал позволяет выявить неравномерности в распределении шума в изображении — таким образом алгоритм может разглядеть даже идеально сделанный с точки зрения человека фейк.
Стоит отметить, нейросети умеют не только различать качественные фейки, но и создавать их — например, в NVIDIA научили компьютер превращать зиму в лето на видеозаписи.
Николай Воронцов.
Читайте также:
