AIで作った人物画像の見分け方
目のハイライト(外光反射)が左右で一致してない場合はAIの可能性が「高い」
「AIで作った人物画像は目のハイライト(外光反射)が左右で一致してないことが多いから真贋判定の目安として使える。銀河を画像分析してる(星の集中度や対称性などで類似性を調べる)天文学者の人が思いついて天文学の学会で発表されたのだそうだ」
※転載します。
※https://ras.ac.uk/news-and-press/news/want-spot-deepfake-look-stars-their-eyesより
この画像では、左側の人物 (スカーレット・ヨハンソン) が本物で、右側の人物は AI によって生成されたものです。顔の下には眼球が描かれています。眼球の反射は、本物の人物では一致していますが、偽物の人物では (物理的観点から) 不正確です。
人工知能(AI)画像の作成が一般の人々の手の届くところにある時代において、偽の画像、特に人物のディープフェイクを検出する能力はますます重要になっています。では、相手の目を見るだけでわかるとしたらどうでしょうか?
これはハルで開催された王立天文学会の全国天文学会議で発表された新たな研究の説得力のある発見 であり、天文学者が銀河の写真を研究するのと同じように、人間の目を分析することでAIが生成した偽物を見分けることができることを示唆している。
ハル大学の修士課程の学生、アデジュモケ・オウォラビによるこの作品の核心は、人の眼球に映る反射だ。
反射が一致すれば、その画像は本物の人間のものである可能性が高い。一致しなければ、ディープフェイクである可能性が高い。
それぞれの目に一貫性のない反射を示すディープフェイクの目のシリーズ。
「眼球の反射は本物の人物では一致しているが、偽物の人物では(物理学の観点から)不正確だ」とハル大学の天体物理学教授で、データサイエンス、人工知能、モデリングの卓越センター所長のケビン・ピンブレット氏は語った。
研究者らは、実際の画像とAIが生成した画像で、人間の眼球に反射する光の分析を行った。その後、天文学で一般的に使用される手法を用いて反射を定量化し、左右の眼球の反射の一貫性をチェックした。
偽の画像では、両目の反射に一貫性がないことがよくありますが、実際の画像では通常、両目の反射は同じです。
「銀河の形状を測定するために、中心がコンパクトかどうか、対称性があるかどうか、そしてどれだけ滑らかであるかを分析します。光の分布を分析します」とピンブレット教授は語った。
「私たちは反射を自動的に検出し、その形態学的特徴をCAS(集中度、非対称性、滑らかさ)とジニ指数に当てはめて、左眼球と右眼球の類似性を比較します。
「調査結果から、ディープフェイクには両者の間にいくつかの違いがあることがわかった。」
両目にほぼ一貫した反射を示す実際の目のシリーズ。
ジニ係数は通常、銀河の画像内の光がピクセル間でどのように分布しているかを測定するために使用されます。この測定は、銀河の画像を構成するピクセルをフラックスの昇順で並べ、その結果を完全に均一なフラックス分布から予想される結果と比較することによって行われます。
ジニ値が 0 の場合、光が画像のすべてのピクセルに均等に分散されている銀河です。一方、ジニ値が 1 の場合、すべての光が 1 つのピクセルに集中している銀河です。
研究チームは、もともと銀河の光の分布を測定してその形態を判断するために天文学者によって開発されたツールであるCASパラメータもテストしたが、偽の目を予測するのには役立たないことがわかった。
「これは偽の画像を検出するための特効薬ではないことに注意する必要がある」とピンブレット教授は付け加えた。
「偽陽性や偽陰性があり、全てを検出できるわけではない。しかし、この方法はディープフェイクを検出するための軍拡競争において、基礎、攻撃計画を提供してくれる。」
※https://ras.ac.uk/news-and-press/news/want-spot-deepfake-look-stars-their-eyesより
以上
関係なくもない話
Aiで戦国大名の肖像画を復活させてみた
AIの技術って凄いですね。
AIの技術って凄いですね。 pic.twitter.com/xMrdi0wHi0
— えす2nd (@ponpop72) August 2, 2024
以上
AIを見てみましょ。
左:肖像画、右:AI
確かに、両目のハイライトが違う。
左:肖像画、右:AI
確かに、両目のハイライトが違う。
暇なときに、気になる会見があるから、調べてみるか・・・・・。