新型单帧水印技术只需截图即可检测盗版

新型单帧水印技术只需截图即可检测盗版castLabs表示，其新颖的方法允许公司在数字资产（无论是图像、视频、文档还是任何其他类型的数字文件）中嵌入"可调整的稳健度级水印"。据TNW报道，该系统可以在任何可能的情况下保护版权内容。即使在图像失真或受阻的情况下，新的水印技术似乎也能仅凭一张图像就检索出ID、IP地址、会话信息和其他有用的详细用户数据。castLabs解释说，单帧取证水印技术可将重要信息隐藏在数字媒体的单帧图像中。水印可以与数字版权管理（DRM）保护等其他安全措施结合使用。该技术分为两个不同的部分：嵌入器和提取器。castLabs的独特算法通过公司的云视频工具包平台在编码过程中嵌入水印。castLabs透露，水印是在服务器端嵌入的，其独特的ID被"战略性地"隐藏在视频帧或其他可视数字资产中。它的可见性可以"精确"调节，以服务于不同的使用情况，即使在低比特率视频和单个图像文件中也能提供较高的存活率。该系统的第二部分是一个基于云（AWS）的提取器，它可以扫描视频帧、文件或图像中的各个区域，以castLabs所定义的"非凡的复原力"检测出隐藏的水印。这种所谓的"盲提取"方法可以在无法访问原始水印的情况下，从水印内容中提取隐藏图案。castLabs正在向有意"迅速行动"打击内容盗窃的公司和组织推广其单帧取证水印解决方案，因为提取的水印可以在供应链中精确定位泄漏源。此外，该系统还能提供"新的威慑力"，因为潜在的侵权者知道现在可以很容易地追踪到他们，而且还能提供内容所有权的"确凿证据"，以便在法庭上证明未经授权的使用。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1378513.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1378513.htm

AMD表示将推出下一代FSR“FiedlityFX 超分辨率”AI插帧技术

AMD表示将推出下一代FSR“FiedlityFX超分辨率”AI插帧技术自FSR发布以来，AMD一直反对将人工智能用于其插帧技术，甚至表示除了插帧技术之外，人工智能还有其他有意义的用例。这使得AMD能够让FSR对其旧GPU架构略微开放，甚至为英伟达和英特尔等竞争对手的产品提供支持。AMD在其最新的消费级硬件（如RDNA2和RDNA3）中集成了AI内核，但看起来我们终于可以看到它们被正确使用了，因为AMD已预告计划在其流行的FSR插帧技术的未来版本中集成AI的使用。2024年对我们来说是重要的一年，因为我们花了这么多年时间开发人工智能的硬件和软件功能。我们刚刚完成了人工智能在我们整个产品组合中的应用，包括云、边缘、个人电脑、嵌入式设备、游戏设备，我们正在利用人工智能提升游戏设备的档次，2024年对我们来说确实是一个巨大的部署年，所以现在基石已经有了，能力也有了。AMD首席技术官马克-帕普马斯特（MarkPapermaster）在与诺普利斯（NoPriors）的一次座谈中强调，他们正在努力将人工智能驱动的升级技术引入游戏设备。马克所说的游戏设备，可能不仅仅是指RadeonGPU产品线，还包括游戏机，因为游戏机在AMD的游戏业务中占了很大一部分。虽然我们可能不会在当前的游戏机中看到这项技术，但已经有传言称索尼和微软将更新游戏机阵容，因此这可能是AMD部署下一代插帧技术的一个支点。基于人工智能的插帧技术利大于弊。主要的优点是基于人工智能的插帧处理效果看起来更好，虽然FSR有时在视觉/图像质量上能达到与竞争对手相同的水平，但通常情况并非如此，基于人工智能的解决方案会更胜一筹，AMD正可以利用人工智能消除这一瓶颈。但这也有缺点，需要有特定的人工智能硬件来运行此类算法，这意味着未来的FSR技术可能仅限于特定的架构，英伟达的DLSS也是如此，DLSS3仅在最新的RTX40GPU上提供（支持帧生成）。另一方面，AMD在其最新和较旧的硬件上提供了同样的支持，但与DLSS3相比，其质量和流畅度稍显不足。英特尔也在投资开发自己的帧生成技术，该技术将利用帧外推法取代插值法（DLSS/FSR）。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1422344.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1422344.htm

Meta开源新的AI图像水印技术，但真的靠谱吗？

Meta开源新的AI图像水印技术，但真的靠谱吗？例如，今年早些时候，教皇方济各穿着一件华丽的白色蓬松夹克的图片在网上疯传，特朗普被逮捕的照片引发热议。这些图像不是真实的照片，但很多人都被愚弄了，因为没有任何明确的指标来区分这些内容是由生成式AI创建的。Meta研究人员近日发布了一篇新的研究论文和技术代码，详细介绍了一种为AI图片添加隐形水印的技术，用于区分开源生成式AI模型何时创建的图像。隐形水印将信息合并到数字内容中。这些水印肉眼看不见，但可以通过算法检测到——即使人们重新编辑了图像。虽然围绕水印还有其他研究方向，但许多现有方法在生成AI图像后创建水印。据EverypixelJournal报道，用户已经使用三个开源存储库的模型创建了超过110亿张图像。在这种情况下，只需删除生成水印的行即可删除不可见水印。StableSignature提出了一种方法来避免水印被删除。01StableSignature方法的工作原理论文地址：https://arxiv.org/abs/2303.15435Github地址：https://github.com/facebookresearch/stable_signatureStableSignature通过将水印扎根于模型中，并使用可追溯到图像创建位置的水印，消除了删除水印的可能性。让我们通过下面的图表来看看这个过程是如何工作的。Alice训练了一个主生成模型。在分发之前，她对模型的一小部分（称为解码器）进行了微调，从而为Bob生成给定的水印。该水印可以标识型号版本、公司、用户等。Bob收到他的模型版本并生成图像。生成的图像将带有Bob的水印。Alice或第三方可以对它们进行分析，看看图像是否是由使用生成式AI模型的Bob生成的。这通过两步来实现：1.联合训练两个卷积神经网络。一种将图像和随机消息编码为水印图像，另一种则从水印图像的增强版本中提取消息。目标是使编码和提取的消息匹配。训练后，只保留水印提取器。2.对生成模型的潜在解码器进行微调以生成包含固定签名的图像。在此微调过程中，会对批量图像进行编码、解码和优化，以最大限度地减少提取的消息与目标消息之间的差异，并保持感知图像质量。这种优化过程快速有效，只需要小批量和很短的时间即可获得高质量的结果。02评估StableSignature的性能我们知道人们喜欢分享和转发图像。如果Bob与10个朋友分享了他创建的图像，然后每个朋友又与另外10个朋友分享了该图像，结果会怎样？在此期间，有人可能会更改图像，例如裁剪、压缩或更改颜色。研究人员构建了StableSignature以应对这些变化。无论人们如何转换图像，原始水印都可能保留在数字数据中，并且可以追溯到创建它的生成模型。研究人员发现StableSignature相对于被动检测方法的两大优势：首先，能够控制和减少误报的产生，当将人类生成的图像误认为是AI生成的图像时，就会发生误报。考虑到在线共享的非AI生成图像的盛行，这一点至关重要。例如，最有效的现有检测方法可以发现大约50%的编辑生成图像，但仍会产生大约1/100的误报率。换句话说，在每天接收10亿张图像的用户生成内容平台上，大约1000万张图像将被错误标记，从而仅检测到一半的AI生成图像。另一方面，StableSignature以1e-10的误报率（可以设置为特定的期望值）以相同的精度检测图像。此外，这种水印方法允许追踪同一模型的不同版本的图像——这是被动技术无法实现的能力。03如果一个大模型经过了微调，StableSignature如何检测到微调版本生成的图像？AI大模型的一种常见做法是采用基础模型并对其进行微调，以处理有时甚至为一个人量身定制的特定用例。例如，可以向模型显示Alice的狗的图像，然后Alice可以要求模型生成她的狗在海滩的图像。这是通过DreamBooth、TextualInversion和ControlNet等方法完成的。这些方法作用于潜在模型级别，并且不会更改解码器。这意味着我们的水印方法不受这些微调的影响。总体而言，StableSignature与矢量量化图像建模（如VQGAN）和潜在扩散模型（如StableDiffusion）配合良好。由于这种方法不修改扩散生成过程，因此它与上述流行模型兼容。通过一些调整，稳定签名也可以应用于其他建模方法。04AI水印真的靠谱吗？通过添加隐形水印的方式来识别AI生成图像的技术最近受到很多争议。GoogleDeepMind最近宣布针对图像生成推出一种添加水印的工具SynthID，同时识别AI生成的图像。通过扫描图像中的数字水印，SynthID可以评估图像是由Imagen模型生成的可能性。但AI水印是否能够被轻易去除？据外媒Engadget、Wired等报道，美国马里兰大学的一个研究小组对AI生成内容的“数字水印”技术可靠性进行研究，发现这一技术可被轻易破解。该校计算机科学教授SoheilFeizi面对AI生成图像的水印现状时直言不讳：“目前我们没有任何可靠的水印技术，我们破解了所有的水印。”在测试过程中，研究人员可轻松避开现有的水印方法，并发现在非AI生成的图像上添加“假水印”更为容易。同时，该团队还开发出了一种“几乎无法”从图像中去除的水印技术，且不会完全损害图像的知识产权。AI水印这种方式仍旧不过成熟，并不能成为百分百有效的工具。我们需要期待未来能够出现新的技术来为生成式AI图像保驾护航，避免虚假图片泛滥，避免版权侵害。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1389111.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1389111.htm

谷歌 DeepMind 推出了人工智能生成图像的水印工具

谷歌DeepMind推出了人工智能生成图像的水印工具谷歌DeepMind推出了一款新的水印工具，可以标记图像是否是由人工智能生成的。该工具名为SynthID，最初仅供Google人工智能图像生成器Imagen的用户使用，该生成器托管在GoogleCloud的机器学习平台Vertex上。用户将能够使用Imagen生成图像，然后选择是否添加水印。希望它可以帮助人们辨别人工智能生成的内容何时被冒充为真实内容，或者帮助保护版权。ViaHuaHua投稿：@ZaiHuaBot频道：@TestFlightCN

D加密开发商宣布推出新技术 可追查游戏文件泄露事件

D加密开发商宣布推出新技术可追查游戏文件泄露事件Irdeto负责新市场的副总裁NielsHaverkorn将该解决方案描述为在预发行阶段保护开发者的飞跃进步，特别是在向内容创作者和有影响力的人发送文件时。去年游戏行业不断遭受泄露之苦，其中一些规模相当大，例如《GTA6》预告片在发布前一天就被泄露，这导致了R星只能提前发布该预告。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1424183.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1424183.htm

谷歌为AI生成图像添加水印 这项技术有何不同之处？

谷歌为AI生成图像添加水印这项技术有何不同之处？据悉，这项名为SynthID的技术将水印直接嵌入到Imagen生成的图像中，Imagen是谷歌最新的人工智能图像生成器之一。之后，无论裁剪、添加过滤器或改变颜色以及使用各种有损压缩方案，被添加到图像中的水印都将无法去除，以便于人们区分真实和虚假的内容。当然，SynthID工具也可以扫描传入的图像，从而评估图像是由Imagen生成的可能性。这项功能由人工智能实验室GoogleDeepMind的技术提供支持。不过，SynthID并不能保证水印可以万无一失地抵御极端图像处理，但它提供了一种有用的技术方法，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。谷歌声明称：“虽然这项技术并不完美，但我们的内部测试表明，它对许多常见的图像处理都是准确的。”该公司表示，目前SynthID只能在谷歌云平台上使用，主要针对使用VertexAI平台和Imagen图像生成器的客户，但SynthID技术将继续发展下去，并可能扩展到谷歌其他产品或第三方产品。谷歌DeepMind首席执行官DemisHassabis表示，SynthID是为了解决深度伪造等问题而开发的，在2024年美国即将举行大选的背景下，建立人工智能图像识别系统是非常重要的。随着深度伪造和编辑过的图像、视频变得越来越逼真，科技公司正在争先恐后地寻找一种可靠的方式来识别和标记被操纵的内容。在上个月底，美国白宫发布公告称，已与大型科技公司达成协议，为人工智能的开发设置更多防护措施，包括开发水印系统等，来控制误导信息的传播和其他风险。白宫表示，亚马逊、Anthropic、谷歌、Inflection、Meta、微软和OpenAI七家主要人工智能公司做出自愿承诺，以公众安全、系统网络安全和获取社会信任作为人工智能开发的三大原则。在SynthID发布之前，Truepic和RealityDefender等公司也在试图寻找解决方案，这也说明了这项工作的潜在风险和必要性。OpenAI公司今年早些时候推出了一个工具，旨在弄清文本是人类还是计算机写的。但该公司表示，他们检测人工智能生成的文字的能力是“不完美的”，需要继续进行优化。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1380561.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1380561.htm