我造的假我自己打，Adobe 推出“反 PS”

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正文

PhotoShop發布于1990年，從那以后，PS被應用在了我們生活中的方方面面，當我們進行修圖的時候我們甚至會直接說：幫我把這個圖P一下——人們已經把圖像處理與PhotoShop劃上了等號，這款產品對我們的視覺文化產生了深遠的影響。

但是隨著技術的進步與產品的普及，“眼見”不再“為實”——我們無法再相信我們所看到的東西，“虛假”的視頻與圖片內容變成了一個日益嚴峻且急迫的問題擺在我們面前。

表姐先瞎為敬

為此，Adobe聯合了加州大學伯克利分校，開發了一種檢測圖像的方法，采用機器學習來自動識別面部圖像是否被PS過。

早在去年，Adobe公司就已經開始發表相關領域論文，當時的研究內容主要集中在圖像的拼接，克隆和刪除。

而今年這項工作，主要針對那些使用了Photoshop中Face Aware Liquify功能的圖片，這個功能就是我們美顏最常用的功能，通過細微的調整，就會讓人的氣質發生非常大的改變。

上圖為未經PS的圖片，下圖為修改過后的圖片，如果單獨給你兩個圖，你能分辨出來誰被PS過嗎？

該項目通過訓練卷積神經網絡（CNN）來識別面部圖像的修改。研究人員從互聯網上抓取數千張圖片，通過編寫Photoshop腳本來使用Face Aware Liquify自動生成一個海量圖像數據集，然后對這個數據集進行訓練。此外，還專門聘請了一位藝術家手動修改數據集中的圖像，將人類的創造力因素也引入其中，避免了因為數據集是腳本生成的所導致算法出現偏差。

每張照片這里展示了6次隨機編輯，可以看到其中的差別非常細微。

Adobe邀請志愿者用肉眼來判定一幅圖片是否被PS修改過，答案的正確率僅為53%，幾近與瞎猜。而神經網絡算法在識別圖像中正確率高達99%。此外，算法還可以根據面部翹曲的一些具體細節，將圖像恢復到其原始狀態。

說實話，嘴角翹起這個我還能看到差別，臉頰的曲率我是沒看出來有什么分別。

目前來看，項目的應用范圍還僅限于PhotoShop自己修改的圖片，并且其算法也僅應用于人臉。不過，接下來的研究會向更多方向擴展，包括檢測圖像，視頻，音頻和文檔等領域，通過技術途徑來幫助人們監控和驗證數字媒介的真實性，以增加數字媒體的信任和權威。

該項目當前最主要的目的還是用于司法取證，暫時沒有商業化的打算，所以網紅小姐姐們就不要擔心了。不過隨著技術的進步，說不定馬賽克也能P掉了呢？

不過說實在的，有些大神的作品，已經完全突破人類想象力了，我覺得僅憑算法是無法還原的……

這一定是換人了吧？一定是吧？！

參考鏈接：

https://theblog.adobe.com/adobe-research-and-uc-berkeley-detecting-facial-manipulations-in-adobe-photoshop/

http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2018/papers/Zhou_Learning_Rich_Features_CVPR_2018_paper.pdf

https://arxiv.org/pdf/1906.05856.pdf

機器學習

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