虛假圖片和視頻泛濫成災，連PS的東家Adobe都坐不住了，該公司和UC伯克利聯(lián)合打造一款“反PS”神器，專門識別被修改過的面部圖像，識別準確率達99%，你的美照P沒P過，P前什么樣，它一眼就看出來！

近日，Adobe在博客上宣布，公司與加州大學伯克利分校的科學家合作取得了新的研究成果，利用機器學習技術，可以檢測出面部圖像是不是被人為修改過的。

這項研究由Adobe研究人員Richard Zhang、Oliver Wang以及加州大學伯克利分校合作者Shengyu Wang，Andrew Owens博士和Alexei A. Efros教授共同完成。該工具使用了由DARPA MediFor計劃贊助的Photoshop Face Aware Liquify功能。雖然目前仍處于早期階段，但Adobe和加州大學伯克利分校之間的這類合作，是邁向圖像取證全面推進的重要一步。

這項新研究旨在更好地檢測圖像、視頻、音頻和文檔的編輯修改。過去Adobe的研究主要集中在基于拼接，克隆和刪除等修改手段的圖像處理和檢測。

此次打造的這款工具專門檢測由Photoshop的Liquify功能進行的編輯，Liquify常用于調(diào)整面部圖像的形狀和改變面部表情?！癓iquify的效果可能很精致，可以作為一個有趣的測試案例，用于檢測面部的劇烈或微妙的變化，”Adobe表示。

這項新研究的基本問題是：

是否能創(chuàng)建一種比人類更可靠地識別面部圖像被修改的AI工具？

這款工具是否能夠解碼對圖像所做的特定更改？

是否能夠撤消這些更改，查看并恢復原始圖像？

這兩張圖中的人臉圖像均取自本研究的訓練數(shù)據(jù)集，上圖中為真實圖像，下圖中為經(jīng)過修改后的圖像，你能看出真假嗎？

PS老東家推出“反PS”工具，準確率高達99%

該項目通過訓練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN），成功識別經(jīng)過修改的面部圖像。研究人員編寫了Photoshop腳本，建立了一個內(nèi)容廣泛的圖像訓練集，在數(shù)千張從互聯(lián)網(wǎng)上抓取的圖片上使用Face Aware Liquify功能。然后隨機選擇這些照片的子集對模型工具進行訓練。

此外，研究人員還聘請了一位藝術家，專門對數(shù)據(jù)集中的圖像進行人為修改。由于圖像中包含了人類創(chuàng)造力的這一要素，大大拓寬了測試集中的圖像修改和技術的范圍，使訓練數(shù)據(jù)集的多樣性超出了僅包含自動合成生成的圖像的范圍。

該工具還能確定面部形狀變化的具體領域和方法。在實驗中將編輯后的圖像恢復到其原始狀態(tài)，給研究人員留下了深刻的印象。

由左至右依次為：經(jīng)修改的圖像、檢測到修改、自動還原后的圖像、原始圖像

經(jīng)過訓練之后算法非常有效。面對經(jīng)后期編輯過的面部圖像，人類志愿者選出正確的答案的概率是53%，而算法的判斷正確率高達99％。這款工具甚至能夠建議如何將照片恢復成為原來未編輯的狀態(tài)。

算法模型的全局評估結果

目前還做不到“一鍵還原”，抵御虛假圖像還要靠公眾意識

“還原原始圖片的任務似乎是不可能完成的，因為面部形狀和特征變化的可能性非常多，”加州大學伯克利分校的Alexei A. Efros教授說?！暗诒狙芯恐?，深度學習能夠看清底層圖像數(shù)據(jù)的組合，比如變形、假像，以及更高級別的線索，比如畫面布局等，這些方法看起來是有效的?！?/p>

不過他也表示，目前“一鍵還原”這種神奇功能現(xiàn)在還沒有實現(xiàn)。“但我們生活在一個越來越難以信任我們所消費的數(shù)字信息的世界，我期待著進一步探索這一研究領域。”

Adobe研究部門負責人Gavin Miller表示：“其實除了這樣的技術之外，抵御虛假圖片欺騙的最好的防御，是越來越老練的公眾。我們需要讓公眾了解，他們看到的內(nèi)容是可能被篡改的。這種篡改大部分時候都是為了誤導他們?！?/p>

目前Adube沒有立即打算將這項最新成果進行商業(yè)化，公司在博客中表示：“雖然我們?yōu)镻hotoshop和Adobe的其他創(chuàng)作工具對世界的影響感到自豪，但我們也認識到了技術本身的道德意義，因為虛假圖像和視頻的泛濫是一個嚴重而緊迫的問題?！?/p>