ai 图像的水印技术正面临重大挑战！
全新的UnMarker技术宣告在短时间内能完全去除AI生成的图片上的数字水印。
研究人员成功解开了谷歌HiDDeN水印系统的加密机制，SynthID系统也被发现存在漏洞，破解率为，威胁到更多隐私和安全敏感信息的保护。
更令人震惊的是，UnMarker 在高效去水印的同时，还能维持较高的图像质量。
目前，该项目已在 GitHub 上全面开源，普通用户使用消费级显卡即可在本地完成部署。
这一突破使得原本被寄予厚望、用以对抗 AI 造假的隐性水印技术，其可靠性受到严重质疑。
开发者 Andre Kassis 表示：
我只是想验证一下，这些水印技术是否真的像宣传中那样坚不可摧。
揭秘 AI 隐性水印
要理解 UnMarker 的工作原理，首先得了解 AI 图像水印的本质。
全新的AI图像水印技术，隐藏在图像的深层次信息中，不被传统可见水印察觉。
频谱特征揭示了像素值的动态变化，包括频率成分的幅度和相位信息。
当前主流的水印技术，正是通过调整频谱幅度来嵌入隐形信息。
例如，下图中的人类与熊图像内容完全不同，但它们的频谱幅度分布却极为相似，而相位信息则差异显著。
这说明频谱相位对图像内容极为敏感，不适合作为通用水印的载体。
相比而言，频谱幅度对特定像素位置影响较小，具有强大的抵抗裁剪、模糊与压缩的能力，因而成为水印隐藏的首选。
当图像的核心与边缘形成鲜明对比时，其中心区域呈现蓝调低频特性，而外围部分则采用橙色高频率色调。
这是由于主体的平滑区域（如衣物和毛发）通常具有颜色一致性和像素变化较小，属于低频成分；而细节部分（如形状和纹理）则经常呈现出强烈的变化，属于高频成分。
Google 的 SynthID 技术正是将水印信息嵌入图像的低频区域。
然而，水印的嵌入有时也会对图像本身造成细微影响，如下图所示。
（注：上图从上到下按逆时针方向分别是：Google Imagen、Google SynthID，以及使用 UnMarker 去除水印后的图片）
值得注意的是，在 UnMarker 出现之前，各类水印都需要专用检测器来识别其特定的频谱隐藏模式。
而 UnMarker 凭借其通用性，实现了对多种水印“一网打尽”的效果。
UnMarker 的去水印机制
既然隐形水印藏身于频谱幅度之中，UnMarker 便直接针对这一特性发起攻击。
它不关注像素层面的细节，而是直接操作整个图像的频谱信息，从而扰乱并消除水印。
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UnMarker仅对图像频谱进行干扰，无需定位水印的位置或解码其频谱特征，即可有效去除水印。
这种跳过像素层、直击频谱核心的策略，使 UnMarker 能够应对多种不同的水印方案。
实验数据显示，根据不同水印技术，UnMarker 可去除57%至100%的可检测水印。
其中，HiDDeN 和 Yu2 水印被完全攻破，SynthID 的水印去除率达到79%。
即便是 StegaStamp 和 Tree-Ring Watermarks 等较新的水印技术，UnMarker 也能清除约60%的水印。
当然，UnMarker并非完美。在移除水印时，图像可能出现轻微失真，如上图中女生头发的细微改变。
对此，Kassis 建议，适当裁剪图像可进一步提升去水印效果。
研究中，UnMarker 采用 NVIDIA A显卡驱动程序，但在开发者优化后，能够在配备相同显存的 RTX 等消费级 GPU 上实现高效运行，显著降低使用难度。
额外观察
最近的一项调查显示，的人认为AI生成的图像很容易被分辨，只有极少数人能准确识别出以上的图片。
在此背景下，水印技术被视为“去伪存真”的关键手段被广泛推崇。
例如，欧盟人工智能法案要求多数 AI 图像生成工具必须添加水印，许多科技公司也已实施或计划引入水印机制。
然而，当水印技术广泛采用时，UnMarker 等脱水算法兴起，改变了生态的不确定局势。
参考链接：
[ 1 ] https://www.php.cn/link/0e11c5d19204c3c8e967811d54adbede
[ 2 ] https://www.php.cn/link/c45b876541ee45037b6ba8c7af1608ac
[ 3 ] https://www.php.cn/link/dd397459f8f50e4cd7c5e9d77b8b19f1
[ 4 ] https://www.php.cn/link/5c6839e11219ac4b4021d194b43665f7
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