За гранью артефактов: как отличить реальное изображение от сгенерированного

Автор: Денис Аветисян

Новый подход к обнаружению изображений, созданных искусственным интеллектом, фокусируется на моделировании стабильного распределения реальных снимков, а не на поиске следов конкретных генеративных моделей.

🧐

Купил акции по совету друга? А друг уже продал. Здесь мы учимся думать своей головой и читать отчётность, а не слушать советы.

Бесплатный телеграм-канал

По мере развития генеративных моделей - от GAN до диффузионных и авторегрессивных - их результаты всё точнее имитируют реальные изображения, что делает устаревшими границы принятия решений, основанные на более ранних генераторах, а сжатие изображений и последующая обработка пользователями лишь усугубляют проблему, подрывая эффективность детекторов, основанных на анализе артефактов. — По мере развития генеративных моделей — от GAN до диффузионных и авторегрессивных — их результаты всё точнее имитируют реальные изображения, что делает устаревшими границы принятия решений, основанные на более ранних генераторах, а сжатие изображений и последующая обработка пользователями лишь усугубляют проблему, подрывая эффективность детекторов, основанных на анализе артефактов.

В статье представлена модель Real-centric Envelope Modeling (REM) для надежного обнаружения AI-сгенерированных изображений, основанная на моделировании распределения реальных данных и обеспечивающая передовую производительность и устойчивость.

Несмотря на стремительное развитие генеративных моделей, надежное обнаружение сгенерированных ими изображений в реальных условиях остается сложной задачей. В данной работе, ‘Beyond Artifacts: Real-Centric Envelope Modeling for Reliable AI-Generated Image Detection’, предложен новый подход, Real-centric Envelope Modeling (REM), который смещает акцент с обнаружения артефактов генераторов на моделирование устойчивого распределения реальных изображений. Это позволяет значительно повысить точность и обобщающую способность детекторов, особенно при наличии многоступенчатых искажений, вносимых при распространении и обработке изображений. Сможет ли данная парадигма стать основой для создания действительно надежных систем обнаружения подделок в эпоху повсеместного распространения AI-контента?

Иллюзия Реальности: Как ИИ Размывает Границы Истины

Стремительное развитие генеративных моделей, таких как GAN, диффузионные модели и авторегрессивные сети, привело к беспрецедентному размытию границ между реальными и синтетическими изображениями. Этот прогресс, хотя и открывает новые возможности в творчестве и технологиях, создает острую необходимость в надежных методах обнаружения подделок. Ранее отличить сгенерированное изображение от настоящего было относительно просто, однако современные алгоритмы способны создавать контент, практически неотличимый от фотографий, сделанных человеком или камерой. В связи с этим, разработка эффективных инструментов для верификации подлинности изображений становится критически важной задачей, влияющей на широкий спектр областей — от журналистики и правоохранительных органов до социальных сетей и защиты от дезинформации.

Изначально методы обнаружения сгенерированных изображений основывались на выявлении специфических артефактов, неизбежно возникающих в процессе их создания. Однако, с развитием генеративных моделей, таких как диффузионные и GAN, алгоритмы становятся всё более уязвимыми. Современные генераторы способны минимизировать или полностью устранять эти характерные дефекты, имитируя реальные изображения с поразительной точностью. В результате, традиционные подходы, полагающиеся на поиск “следов” генерации, оказываются неэффективными против всё более совершенных подделок, что требует разработки принципиально новых методов обнаружения, основанных на более глубоком понимании фундаментальных характеристик настоящих изображений.

Уязвимость существующих методов обнаружения сгенерированных изображений коренится в их чрезмерной зависимости от артефактов, специфичных для конкретных генеративных моделей. Вместо того, чтобы анализировать фундаментальные характеристики, присущие реальным изображениям — такие как статистические закономерности в распределении пикселей, сложность текстур и согласованность освещения — эти методы фокусируются на недостатках, которые возникают в процессе работы определенных алгоритмов. По мере развития генеративных моделей и совершенствования их способности минимизировать эти недостатки, традиционные подходы оказываются все менее эффективными. Неспособность различать принципиальные отличия между реальными и синтетическими изображениями делает системы обнаружения уязвимыми к обходу и снижает их надежность в условиях быстро меняющегося ландшафта генерации контента.

Появление новых генераторов с развивающимися архитектурами и стратегиями сэмплирования со временем уменьшает расхождение между реальными и сгенерированными изображениями, в результате чего детекторы, обученные на устаревших генераторах, переобучаются на артефактах и теряют способность к обобщению, что подчеркивает необходимость моделирования, ориентированного на реальные данные.

Реальность как Окружение: Новая Парадигма Обнаружения

Модель обучения с учетом реальных данных (REM) представляет собой новый подход к обнаружению подделок, заключающийся в обучении надежной границы вокруг распределения реальных изображений (Real Image Distribution). Вместо того, чтобы фокусироваться на характеристиках генеративных моделей, REM напрямую моделирует пространство правдоподобных реальных изображений. Это достигается путем определения границ, за пределами которых изображение с высокой вероятностью является сгенерированным или манипулированным. Эффективно, REM строит “оболочку” вокруг распределения реальных данных, что позволяет отличать реальные изображения от поддельных, независимо от конкретной используемой генеративной модели. Такой подход позволяет создать более устойчивую к изменениям и развитию генеративных технологий систему обнаружения.

Модель Real-Centric Envelope Modeling (REM) реализует подход к обнаружению аномалий посредством трех основных компонентов. Envelope Estimator (EE) отвечает за оценку огибающей распределения реальных изображений, определяя границы области, соответствующей правдоподобным данным. Manifold Boundary Reconstruction (MBR) фокусируется на реконструкции границы многообразия реальных изображений, что позволяет более точно определить отклонения. Наконец, Cross-Domain Consistency (CDC) обеспечивает согласованность между различными представлениями данных, повышая надежность и устойчивость модели к различным типам атак и шумов. Совместная работа этих компонентов позволяет REM эффективно моделировать пространство реальных изображений и выявлять аномалии, не зависящие от конкретной генеративной модели.

Моделирование пространства правдоподобных реальных изображений (Real Image Distribution) в рамках Real-Centric Envelope Modeling (REM) позволяет выйти за рамки обнаружения, основанного на специфических особенностях генераторов. Традиционные методы часто полагаются на артефакты, создаваемые конкретными генеративными моделями, что делает их уязвимыми к изменениям в архитектуре и методах обучения генераторов. REM, напротив, фокусируется на определении границ распределения реальных изображений, что обеспечивает устойчивость к эволюции генеративных техник. Таким образом, REM способен обнаруживать сгенерированные изображения, даже если они созданы с использованием ранее неизвестных или усовершенствованных генераторов, поскольку не опирается на их внутренние характеристики, а оценивает соответствие изображения распределению реальных данных.

Предложенная схема Real-centric Envelope Modeling (REM) создает компактную и устойчивую границу вокруг реального распределения данных, используя реконструкцию многообразия с пертурбациями и обеспечение согласованности между доменами, что позволяет эффективно отделять реальные и синтетические образцы в пространстве признаков.

Построение Крепкого Представления Реальности

Модель REM использует разнообразные наборы данных — MSCOCO, ImageNet, OpenImage и Unsplash — для формирования всестороннего представления реальных изображений. Включение MSCOCO обеспечивает широкое покрытие объектов повседневной жизни, ImageNet предоставляет данные для обучения общей классификации изображений, OpenImage Dataset расширяет охват, добавляя более детальную аннотацию объектов, а Unsplash вносит вклад высококачественными фотографиями, отражающими эстетику и разнообразие современных изображений. Комбинирование этих наборов данных позволяет REM эффективно обобщать и распознавать широкий спектр визуальных характеристик, встречающихся в реальных изображениях, что является ключевым фактором для повышения точности и надежности модели.

Метод MBR (Model-Based Refinement) использует вариационный автоэнкодер (VAE) для реконструкции изображений и генерации синтетических образцов, близких к реальным. В процессе обучения применяются возмущения на уровне признаков (Feature-Level Perturbations), что позволяет расширить пространство обучающих данных и повысить устойчивость модели к различным вариациям и шумам, встречающимся в реальных изображениях. Генерация таких образцов позволяет модели лучше обобщать и улучшать свою производительность при работе с данными, отличными от тех, на которых она изначально обучалась.

Механизм CDC, использующий модель DINOv3, обеспечивает устойчивость к деградациям, возникающим в реальных условиях, в частности, к последовательным деформациям (Chain Degradations). Это достигается путем обучения модели распознавать изображения даже после применения различных видов сжатия и постобработки, что повышает ее надежность при работе с изображениями, полученными из реального мира и подвергшимися типичным операциям, таким как сохранение в форматах с потерями или применение фильтров.

Оцениватель Огибающей (Envelope Estimator, EE) обучается с использованием функции потерь Binary Cross-Entropy для классификации точек данных как находящихся внутри или снаружи области реальных изображений. Для обеспечения гладкости и точности границы, определяющей эту область, применяется регуляризация с использованием Tangency Loss. Tangency Loss способствует минимизации угла между нормалью к границе и вектором, соединяющим точку данных с границей, что предотвращает резкие изменения и повышает обобщающую способность модели при определении границ между сгенерированными и реальными изображениями.

Модель REM демонстрирует передовые результаты в задачах обнаружения сгенерированных изображений, превосходя существующие методы на 10.1% в среднем по тесту AIGCDetect. Дополнительно, в оценке на четырех различных наборах данных, представляющих реальные условия эксплуатации, REM показал прирост точности в 6.5% по сравнению с альтернативными решениями. Эти результаты подтверждают эффективность разработанного подхода к построению надежного представления реальных изображений и его способность к обобщению в различных сценариях.

Анализ вклада отдельных компонентов REM показал, что их последовательное удаление в настройке RealChain (CD) позволяет оценить их важность для общей производительности.

За Пределами Обнаружения: Влияние и Перспективы Развития

Подход REM, ориентированный на характеристики реальных изображений, демонстрирует существенное преимущество перед методами, основанными на поиске артефактов, создаваемых генеративными моделями. В отличие от последних, которые стремятся выявить специфические “следы” работы конкретной нейросети, REM формирует представление о том, как выглядят настоящие изображения. Это обеспечивает повышенную устойчивость к новым и совершенствующимся генеративным моделям, поскольку их артефакты могут меняться и совершенствоваться, тогда как фундаментальные характеристики реальных изображений остаются неизменными. Таким образом, система, обученная распознавать реальность, а не конкретные дефекты, способна адаптироваться к будущим угрозам, обеспечивая более надежную защиту от подделок и манипуляций.

Исследование продемонстрировало высокую устойчивость разработанного метода REM к различным искажениям и помехам, характерным для реальных условий. Набор данных RealChain, включающий изображения, подвергшиеся реалистичным деградациям, был использован для оценки эффективности подхода. Результаты показали, что REM достигает сбалансированной точности в 84.2%, что свидетельствует о его способности надежно различать подлинные изображения и сгенерированные, даже в сложных сценариях. Данный показатель подтверждает перспективность использования REM в практических приложениях, где требуется высокая точность и устойчивость к искажениям, например, в системах верификации и аутентификации изображений.

Предложенный подход выходит за рамки простого обнаружения подделок, открывая возможности для атрибуции источника фальсификации — то есть, идентификации конкретной генеративной модели, использованной для создания изображения. Исследования демонстрируют, что данная методика превосходит существующие решения, такие как DDA, на 7.7% в задачах определения конкретного генератора. Это означает, что помимо выявления подделки, становится возможным установить, какой именно инструмент или алгоритм использовался для ее создания, что существенно расширяет возможности в области цифровой криминалистики и защиты авторских прав.

Дальнейшие исследования направлены на углубление представления о реальных изображениях, что предполагает поиск более точных и детализированных характеристик, отличающих их от сгенерированных. Одновременно проводятся работы по оптимизации стратегий обучения модели, стремящиеся к повышению эффективности и снижению вычислительных затрат. Особое внимание уделяется выявлению и устранению потенциальных предвзятостей в обучающих данных, поскольку их наличие может привести к нежелательным искажениям в результатах и снизить надежность системы в целом. Улучшение этих аспектов позволит не только повысить точность и устойчивость алгоритма, но и расширить область его применения, сделав его более универсальным и адаптивным к различным условиям.

Увеличение длины цепочки распространения артефактов приводит к их подавлению в процессе многоступенчатой обработки, снижая различимость между реальными и поддельными образцами в частотной области и объясняя падение эффективности детекторов, основанных на артефактах высокой частоты, в реальных условиях.

Работа над выявлением искусственно сгенерированных изображений напоминает попытку поймать ускользающую тень. Авторы предлагают подход, фокусирующийся на стабильном распределении реальных изображений — Real-centric Envelope Modeling (REM). Это не поиск артефактов, порожденных конкретной генеративной моделью, а скорее, попытка понять, где заканчивается реальность и начинается иллюзия. Как справедливо заметил Дэвид Марр: «Моделирование — это всегда упрощение, а не отражение истины». И в данном случае, REM — это не абсолютная истина, а лишь способ придать форму хаосу данных, позволяющий с большей уверенностью отличать подделку от оригинала. Ведь любая метрика, как известно, — это лишь форма самоуспокоения.

Что дальше?

Предложенная методика, фокусирующаяся на стабильности распределения реальных изображений, лишь отодвигает неизбежное. Иллюзия надежности любой модели — это временное затишье перед бурей новых генеративных сетей. Ведь данные — это не чистый лист, а скорее, исписанный тысячами голосов хаоса, и каждая новая модель — это лишь ещё один способ выудить из этого шума определённые паттерны. Задача не в том, чтобы поймать артефакты, а в том, чтобы понять, как реальное и сгенерированное переплетаются на границе, как иллюзия становится неотличимой от истины.

Особого внимания требует вопрос выравнивания наборов данных. Утверждение о «чистых» данных — миф, придуманный менеджерами. Любая выборка неполна, искажена, и её «чистота» — лишь вопрос субъективной оценки. Следующий шаг — не просто адаптация к новым моделям, а разработка методов, устойчивых к неполноте и шуму в данных, способных реконструировать «мантифест реальности» даже из фрагментированных свидетельств. Это потребует не просто увеличения вычислительных мощностей, а принципиально новых алгоритмов, способных к индуктивному обобщению.

И, наконец, вопрос атрибуции источника подделки. Определение «автора» сгенерированного изображения — это не столько техническая, сколько философская задача. В конце концов, кто несет ответственность за иллюзию? Машина? Программист? Или тот, кто ею воспользовался? Магия требует крови — и GPU, но истинный прогресс требует понимания, что любая модель — это лишь заклинание, работающее до первого столкновения с реальностью.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.20937.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-26 22:57