Anderson का एंगल
JPEG AI वास्तविक और सिंथेटिक के बीच की रेखा को धुंधला करता है
इस वर्ष फरवरी में, JPEG AI अंतर्राष्ट्रीय मानक प्रकाशित किया गया था, जो कई वर्षों के शोध के बाद मशीन लर्निंग तकनीकों का उपयोग करके एक छोटा और अधिक आसानी से प्रेषणीय और संग्रहणीय छवि कोडेक बनाने के उद्देश्य से किया गया था, जिसमें संवेदी गुणवत्ता में कोई नुकसान नहीं होता है।
JPEG AI के आधिकारिक प्रकाशन स्ट्रीम से, पीक सिग्नल-टू-नॉइज़ रेशियो (PSNR) और JPEG AI के ML-आगमेंटेड दृष्टिकोण के बीच तुलना। स्रोत: https://jpeg.org/jpegai/documentation.html
एक संभावित कारण यह है कि इस आगमन ने कुछ हेडलाइंस बनाई हैं क्योंकि इस घोषणा के लिए कोर पीडीएफ नि:शुल्क प्रवेश पोर्टल जैसे अराइव के माध्यम से उपलब्ध नहीं थे। इसके बावजूद, अराइव ने पहले से ही कई अध्ययनों को आगे बढ़ाया है जो JPEG AI के महत्व की जांच करते हैं, जिसमें विधि के असामान्य संपीड़न कलाकृतियों और इसके फोरेंसिक के लिए महत्व शामिल हैं।
एक अध्ययन ने संपीड़न कलाकृतियों की तुलना की, जिसमें JPEG AI के एक पूर्व मसौदे के कलाकृतियों भी शामिल थे, जिसमें पाया गया कि नई विधि में पाठ को धुंधला करने की प्रवृत्ति थी – जो उन मामलों में एक महत्वपूर्ण मामला नहीं है जहां कोडेक साक्ष्य श्रृंखला में योगदान कर सकता है। स्रोत: https://arxiv.org/pdf/2411.06810
क्योंकि JPEG AI छवियों को सिंथेटिक छवि जनरेटर की कलाकृतियों की नकल करने वाले तरीके से बदलता है, मौजूदा फोरेंसिक उपकरण वास्तविक और नकली छवियों के बीच अंतर करने में कठिनाई होती है:
JPEG AI संपीड़न के बाद, राज्य-ऑफ-द-आर्ट एल्गोरिदम अब विश्वसनीय रूप से प्रामाणिक सामग्री को स्थानीयकरण मानचित्रों में हेरफेर किए गए क्षेत्रों से अलग नहीं कर सकते हैं, मार्च 2025 में एक हालिया पत्र के अनुसार। बाएं दिखाए गए स्रोत उदाहरण हेरफेर/नकली छवियां हैं, जिनमें हेरफेर किए गए क्षेत्र मानक फोरेंसिक तकनीकों के तहत स्पष्ट रूप से परिभाषित किए गए हैं (केंद्र छवि)। हालांकि, JPEG AI संपीड़न नकली छवियों को एक परत की विश्वसनीयता प्रदान करता है (दूर दाईं छवि). स्रोत: https://arxiv.org/pdf/2412.03261
एक कारण यह है कि JPEG AI एक मॉडल आर्किटेक्चर का उपयोग करता है जो जनरेटिव सिस्टम द्वारा उपयोग किए जाने वाले समान है, जिन्हें फोरेंसिक उपकरणों का पता लगाने के लिए डिज़ाइन किया गया है:
नई पत्र Ai-निर्देशित छवि संपीड़न और वास्तविक Ai-जनरेटेड छवियों के बीच तरीकों की समानता को दर्शाती है। स्रोत: https://arxiv.org/pdf/2504.03191
इसलिए दोनों मॉडल कुछ समान अंतर्निहित दृश्य विशेषताओं का उत्पादन कर सकते हैं, एक फोरेंसिक दृष्टिकोण से।
… (बाकी सामग्री यहां जारी है)
