亞洲「邪術」被破解 Adobe發新技術讓被PS過的臉無所遁形

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隨著技術的進步，不少人的愛美之心被無限放大，為此衍生了亞洲三大邪術，日本化妝術、韓國整容術以及中國的修圖術。PS這項技術被人運用到極致，但是近些年反對模特過度PS的運動在時尚界愈演愈烈，深度造假視頻都成為了新聞頭條，一些時尚品牌直接聲明，他們要求完全自然，拒絕使用任何數字手段來重新塑造形象，並在宣傳活動中推廣正面的身體形象，這些也讓我們比以往任何時候都更能意識到圖像是如何被數字化操控的。因此研發Photoshop的Adobe公司希望能夠為用戶提供工具，讓用戶自己能夠識別出來被偽造過的圖像。

Adobe公司的Photoshop技術最初於1990年發布，當時這項技術是作為創造性表達的重要一步，但是這項技術的創造力漸漸的產生了更加深遠的影響，現在甚至廣泛的影響了我們的視覺效果表達。在圖像編輯變得無處不在的當今世界，虛假內容是一個嚴重且日益緊迫的問題。

Adobe在一篇博客中寫到，「雖然我們很為Photoshop和Adobe的其他創意工具對世界產生的影響而感到自豪，但我們也認識到我們的技術其實具有倫理方面的意義。這也是為什麼我們選擇開發一種工具來識別，使用過像Photoshop的臉部感知液化（Face Aware Liquify）這樣的技術處理過的圖像。之所以選擇這個特別的技術功能，是因為該項技術經常被用來改變面部表情，這也使得它能夠成為作為識別圖像是否被處理過的一個特別有用的試驗特例。」

這項新研究是Adobe為更好地檢測圖像、視頻、音頻和文檔操作而進行的廣泛努力中的一部分。Adobe過去的研究重點是通過剪接、複製和刪除來檢測圖像是否被修改過，而這次的研究重點是Photoshop中的臉部感知液化，因為這項技術很受人們歡迎，可以被用來調整面部特徵，包括面部表情。該功能的效果因為是很細微的，這使得它成為一個有用的測試用例，用於檢測面部的劇烈或微妙變化。

研究人員利用深度學習訓練人工智慧識別被改變的人臉圖像，編寫Photoshop腳本，從互聯網上搜集的數千張使用過面部識別液化技術的圖片，創建了一套廣泛的訓練圖像。通過一組圖像來訓練，一幅是原始的，另一幅是經過修改的，這樣系統就可以學習圖片的修改軌跡。訓練結束後，該項技術應該比人眼識別要更好一些，被修改過的圖像的識別率能夠高達99%，人類圖片的識別率為53%。

這個工具甚至可以將修改後的圖像恢復到原來的樣子。加州大學伯克利分校的Alexei A. Efros教授在聲明中說:「這聽起來似乎不太可能，因為面部幾何形狀可能有很多種變化。但是，在這種情況下，因為深度學習可以查看低層次的圖像數據的組合，比如扭曲的操作，以及更高層次的layout，這個工具似乎都是有效的。」

然而，該工具該沒有做好真正發布的準備。研究人員表示，他們需要更多的時間才能為用戶提供一種直接識別偽造圖像的方法。Adobe的研究人員Richard Zhang說:「用一個神奇的通用的『撤銷』按鈕來恢復圖像編輯的想法離現實還很遠。因為我們生活並且消費在一個越來越難以信任的數字信息的世界，所以我期待著進一步探索這一領域的研究。」

Adobe Research的主管加文?米勒(Gavin Miller)表示，這類型檢測圖片編輯的技術的撤銷效果出奇的好，該項技術對公眾來講也是最有用的，它可以讓公眾知道哪些內容被修改過，給與他們最真實的內容。

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