智東西（公眾號：zhidxcom）
編 | 韋世瑋
導語：Adobe公司宣布，他們與加州大學伯克利分校的科學家共同研發出一項能檢測面部照片編輯的技術，該技術主要針對那些通過PS液化功能修改過的照片。目前，該技術還處於早期階段。
智東西6月17日消息，近日，Adobe為自家榮登“亞洲四大邪術”之一的Photoshop量身打造了一項新技術，可以短短的在幾秒內，瞬間看穿大家精修美照的真實面貌，準確率高達99%。
更令修圖黨們難以置信的是，這項技術竟然還能將照片不留情面地打回原形，看到大家最原始的樣貌。
如此不友好的技術，是由Adobe研究人員Richard Zhang、Oliver Wang以加州大學伯克利分校合作者Shengyu Wang、Andrew Owens博士和Alexei A. Efros教授。在研究期間，他們使用了由DARPA MediFor計劃讚助的Photoshop面部感知液化（Face Aware Liquify）功能。
雖然目前這項技術還在早期階段，但對於被虛假照片長期困擾的廣大網民們來說，也讓他們看到了擁有火眼金睛的希望。
一、99%概率正確識別面部液化痕跡
這項研究，Adobe將重點放在了識別Photoshop的Liquify（液化）功能上。
在用戶們心中，Liquify可謂是支撐Photoshop成為“三大邪術之一”的一項重要功能，它能夠調整人像的面部形狀、五官以及改變面部表情。
而Adobe最新的研究技術，能通過訓練卷積神經網絡（CNN），識別出人像照片中被Liquify修改過的痕跡，並用RGB流（改變像素的紅色，綠色和藍色值）顯示出修改範圍和程度。
針對這項技術，許多用戶調侃，一向以PS美顏著稱的Photoshop竟然要反美顏了！要做機器學習訓練，首先要建立海量的訓練數據集。
研究人員先是編寫Photoshop腳本，從網上搜集數千張照片，並用Liquify功能將它們液化調整。但這還不夠，他們特意聘請了一位藝術家，來專門對數據集中的照片進行一番修改。
由於人類自身擁有的創造力優勢，該藝術家對照片的修改部分大大拓寬了訓練集，使其圖像的多樣性高於那些僅用軟體合成的圖像。
研究人員還將訓練集拆分成多個不同的子集，然後隨機選擇這些圖片的子集來訓練AI模型，以降低過擬合出現的可能。
值得一提的是，研究人員通過這個過程產生的算法非常有效。
當研究人員要求志願者和算法分別對編輯過的照片樣本進行識別時，志願者有53%的幾率能正確識別出被修改過的照片，而算法識別的正確率高達99%。
更有意思的是，該算法還能針對PS照片提出修改建議，並將照片恢復到原始未編輯的狀態。
不過目前，Adobe表示這項技術只能用於被Photoshop處理過的照片，並且它也只能應用於人臉檢測，無法識別其他修改範圍。
二、研究人員將進一步探索身體及皮膚編輯的鑒別技術
針對這次最新的研究成果，Adobe表示目前還沒有將它進行商業化的計劃，並且這項技術尚處於早期階段。該公司的發言人表示，這只是Adobe在更好地檢測圖像、視頻、音頻和文檔操作方面的眾多努力之一。
研究人員表示，他們是第一次專門針對這類面部編輯手段進行研究，同時他們也將進一步創建能識別複雜變化手段的新技術，而這種複雜的變化手段還包括身體的修改和皮膚平滑等光度編輯。
在恢復原始照片方面，加州大學伯克利分校的Alexei A. Efros教授表示，這聽起來似乎是難以完成的，因為面部的幾何形狀變化有非常多的可能性。
但是在研究過程中，算法可以查看低層次圖像數據的組合，比如面部的變形和扭曲，以及像畫面布局等更高層次的線索，目前這些方法看起來是有效的。
同時，Adobe研究員Richard Zhang也曾表示，雖然瞬間恢復原始照片的技術離真正落地還很遙遠，但是如今我們越來越難以信任自己在生活中消費的數字信息，因此Richard Zhang也期待著在能在這一研究領域進一步探索。
目前來看，這項技術研究很有前景，但類似這樣的工具並不能完全阻止虛假照片傳播所造成的有害影響。它可以做到的，是讓人們有能力分辨出哪些信息是虛假的，避免被其誤導。
三、Adobe曾研發兩款AI圖像識別技術
作為老牌的圖像處理軟體公司，Adobe的實力一直不容小覷。
Adobe創建於1982年，作為一家世界領先的數字媒體和在線行銷方案供應商，其多年來在圖像設計、影像編輯與網絡開發等方面都研發了眾多優秀的技術和產品。
例如，堪稱圖像處理軟體的“元老”Photoshop、用於創建動畫和多媒體內容的創作平台Flash、用於編輯多媒體視頻、音頻等內容的非線性編輯軟體Premiere……它的這些產品給人們帶來了許多值得肯定的多媒體制作體驗。
在人工智能領域，Adobe也一直不斷地在投入研發資源，有著一定的技術積累。2016年，Adobe發布旗下首個基於深度學習和機器學習的底層技術開發平台——Adobe Sensei，是一個可應用於Photoshop、Premiere等多個軟體的底層人工智能工具。
特別在今年四月，Adobe還為豐富Adobe Sensei平台一口氣收購了兩家公司，包括計算機視覺公司Uru和語音應用公司Sayspring。
值得一提的是，在研發這次最新的檢測圖像編輯技術之前，Adobe在AI圖像識別方面也取得了兩項重要成果。
2017年，Adobe推出了幾款原型AI工具，用戶可以通過它們識別出圖像或視頻中不需要的部分，並將該部分刪除，然後通過系統分析為刪除部分填充上代替內容，實現無縫銜接的效果。
原型AI工具應用
另外，該公司在去年還研發了一種用於數字取證的技術，該技術主要通過機器學習系統，識別圖像處理中常用的拚接、複製、刪除三種手段。同時，這三方面也是Adobe在過去主要研究的重點。
經典的圖像PS複製案例
這也表明，Adobe不僅一直在數字媒體方面創造新的技術與功能，相反地，它也努力地去探索如何利用人工智能等新技術來解決這些軟體產生的問題。它在促進數字媒體質量提高的同時，也在保障數字媒體的真實性，增強人們對數字媒體的信任度。
結論：為人們有效鑒別虛假性息提供更多可能性
Adobe和加州大學伯克利分校的科學家們共同研發的這項新技術，最大的亮點莫過於它能高效地識別被處理過的面部照片和內容，並展露PS照片最原始的樣貌。
隨著PS、AI換臉等技術的不斷發展，以及相關面部後期產品的持續推出，當下人們在生活中所需面對的虛假照片和視頻愈加泛濫，導致人們在虛假信息面前的辨別能力越來越弱。而Adobe這項技術的研發，為人們提供了一種有效辨別虛假信息的方法。
雖然，這項技術還處在早期研究階段，但是它讓人們看到了更多在未來能快速鑒別虛假信息的可能性。特別是針對挑戰道德底線和法律紅線的虛假照片與視頻，這一技術的發展顯得尤為重要。
文章來源：The Verge、Adobe Blog
香港九龍灣馬來街興發大廈15樓D室