修图鼻祖 Adobe 写了个演算法，能找出人像的“PS 痕迹”
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“这是假人没错，但网络的自拍照又有多少能代表真人？”有读者在讨论虚拟偶像的文章下如此评论。
▲ 你能否看出哪个是虚拟偶像？
的确，PO 照片前修图似乎成为新的“社交礼仪”，要区分内容真假越来越难。如果能有个万能的“恢复原图”按钮，一键让你看到层层滤镜后的真相，那是否很棒？
修图鼻祖 Adobe 最近还真的做了这种“去 PS 痕迹”工具。
Adobe 和加州大学柏克莱分校研究人员做了一套工具，不仅可辨识出人像照修过的部分，还能预估原图的模样。
目前，此演算法只能辨识经 Photoshop“液化”工具处理的脸部照片，无法应用到其他工具修出的效果。不少人会用“液化”来微调眼角、嘴角、鼻梁等小地方，修出更理想的表情效果。
为了制造工具，研究人员首先写了个脚本，自动用“液化”工具修了一大堆人像照，用做神经网络的训练数据。
▲ 用脚本自动生成图像。
结果，训练出来的演算法辨识液化痕迹的能力相当好。用新数据测试时，人类志愿者辨识照片真伪的正确率只有 53%（接近随机猜的正确机率），演算法的正确率却高达 99%。
▲ 修图后─监测到修图处─建议修复─原图。
更难得的是，演算法不仅可辨识照片是否经过修改，更能恢复大概的“原图”（虽然效果不完美）。
▲ 原图、修图后、演算法建议“原图”对比。
由于这个工具只能针对“液化”，也只能用于人脸，因此 Adobe 暂无将之转为公开工具的计划。不过，团队接下来仍将继续“还原按钮”研究拓展到更多领域，譬如辨识“修身”和“磨皮”等效果。
这并不是 Adobe 第一次尝试研发辨识修图痕迹的工具。
去年 6 月，Adobe 公布可辨识“PS 痕迹”的人工智慧工具，当时仍处于“研究早期”。
▲ 演算法可辨识的 3 种处理效果。（Source：康乃尔大学）
当时演算法可辨识图片经“切片”（2 张不同的图片拼在一起）、“复制”（在一张图内复制贴上特定对象）和“删除”（将一样东西从图中移除）3 个效果处理的痕迹。
但为什么 Adobe 要积极研发这类工具？
我们对于 Photoshop 和其他 Adobe 创意工具在世界的影响力感到很自豪，但同时也意识到我们科技潜在的道德延伸影响。虚假内容已成为日益紧迫的严重问题。
Adobe 官方部落格写道。身为全球最大消费级修图工具提供者之一而言，提早参与辨识伪造图片研究，自然是在 deepfake 时代的明智之举。
以前，所有人都可买到 Photoshop，但要真正用得好，得有很好的技巧，而现在技术正变得平民化。
Hany Farid 对《纽约客》说，他是图片鉴识专家。
Farid 曾遇到一件离婚案。妻子提供法庭丈夫出轨的录影证据，影片中，丈夫伸手抚摸另一名女性的手。丈夫坚称这支影片是伪造的。
我留意到，桌上出现丈夫手的倒影。以前，要把这里的几何对称做好非常难，但现在，想在合成图片或影片做到这程度已越来越容易了。
在 Farid 看来，人类是视觉的动物，影像一直以来都是我们相当依赖的信息载体。因此，当你能改变影像，你就有可能改变历史。
▲ 欧巴马和普丁的影像都曾被用来制作成假影片。（Source：Science News）
《华尔街日报》甚至在内部成立一个专案小组，专门培训记者如何辨识 deepfake 类伪造影片 ：“我们不知道未来版的 deepfake 哪天会冒出来，所以我们希望大家都能提防假消息。”
在 DARPA（美国国防部高级研究计划局）看来，这，已经是关乎地区安全的问题。在 2016~2017 年间，DARPA 用于研发辩伪技术的资金至少达 6,800 万美元，但目前这方面的研发结果仍不理想。
可以确定的是，辨识图片和影片真伪，已成为数位鉴识的重要分支。Farid 仍有忧虑，最近接受《华盛顿邮报》采访时表示：
我们要落后了。在影像合成领域研究和对立方（辨识伪造影像）的人数比例是 100：1。
（本文由 爱范儿 授权转载；首图来源：shutterstock）
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