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给AI生成图像「加水印」,谷歌发布识别工具SynthID

你能看出图像是 AI 生成的还是真实的吗?

随着生成式人工智能的迅速发展,人们越来越关注 AI 生成内容带来的潜在风险。例如,人们可能会有意或无意地传播 AI 生成的虚假信息。特别是在图像生成领域,分辨 AI 生成的图像和真实图像显得尤为重要。

一些研究尝试用「加水印」的方法来分辨 AI 生成的内容。ICML 2023 杰出论文《A Watermark for Large Language Models》就针对文本生成提出为模型的输出添加水印。

现在,Google DeepMind 宣布针对图像生成推出一种添加水印的工具 SynthID,以识别 AI 生成的图像,目前 SynthID Beta 版已经上线。谷歌 CEO Sundar Pichai 和 Google DeepMind CEO 都转推介绍了 SynthID 工具。

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SynthID 目前可以为谷歌的文生图模型 Imagen 生成的图像添加水印,并且在视觉上难以察觉。如下图所示,有无水印的图像看起来没有区别:

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通过扫描图像中的数字水印,SynthID 可以评估图像是由 Imagen 生成的可能性。

SynthID 不会影响图像质量,并且即使在添加滤镜、更改颜色以及使用各种有损压缩方案(例如 JPEG)进行保存等修改之后,水印仍然可以被检测到。

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在 SynthID 使用两种深度学习模型(用于水印和识别),这两种模型已在多个图像集上一起进行了训练,并针对一系列目标进行了优化。

目前,部分用户可以在谷歌的 Vertex AI 平台上对 Imagen 使用 SynthID 工具(Beta 版)。

值得注意的是,SynthID 并不能保证水印可以万无一失地抵御极端图像处理,但它提供了一种有前途的技术方法,使人们能够负责任地使用人工智能生成的内容。研究团队表示之后可能还会面向音频、视频和文本等模态推出类似的工具。

参考链接:https://www.deepmind.com/blog/identifying-ai-generated-images-with-synthid

理论生成模型
相关数据
DeepMind机构

DeepMind是一家英国的人工智能公司。公司创建于2010年,最初名称是DeepMind科技(DeepMind Technologies Limited),在2014年被谷歌收购。在2010年由杰米斯·哈萨比斯,谢恩·列格和穆斯塔法·苏莱曼成立创业公司。继AlphaGo之后,Google DeepMind首席执行官杰米斯·哈萨比斯表示将研究用人工智能与人类玩其他游戏,例如即时战略游戏《星际争霸II》(StarCraft II)。深度AI如果能直接使用在其他各种不同领域,除了未来能玩不同的游戏外,例如自动驾驶、投资顾问、音乐评论、甚至司法判决等等目前需要人脑才能处理的工作,基本上也可以直接使用相同的神经网上去学而习得与人类相同的思考力。

https://deepmind.com/
深度学习技术

深度学习(deep learning)是机器学习的分支,是一种试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。 深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的算法,至今已有数种深度学习框架,如卷积神经网络和深度置信网络和递归神经网络等已被应用在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、音频识别与生物信息学等领域并获取了极好的效果。

人工智能技术

在学术研究领域,人工智能通常指能够感知周围环境并采取行动以实现最优的可能结果的智能体(intelligent agent)

图像生成技术

图像生成(合成)是从现有数据集生成新图像的任务。

图像处理技术

图像处理是指对图像进行分析、加工和处理,使其满足视觉、心理或其他要求的技术。 图像处理是信号处理在图像领域上的一个应用。 目前大多数的图像均是以数字形式存储,因而图像处理很多情况下指数字图像处理。

文本生成技术

文本生成是生成文本的任务,其目的是使人类书写文本难以区分。

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