Удаление водяных знаков с помощью ИИ: методы, атаки, распознавание изображений

[UnrealDog]

​

Прежде всего, хочу подчеркнуть, что я против использования защищенных авторским правом изображений без разрешения. В данном контексте речь идет о легально использованных изображениях, которые были помечены водяными знаками. Пожалуйста, поддерживайте фотобанки, оплачивая подписку.

Что такое удаление водяных знаков с помощью ИИ?

Процесс удаления водяных знаков с помощью ИИ включает в себя изъятие уникального идентификатора или водяного знака, встроенного в цифровое изображение или видео.

Виды атак на удаление водяных знаков:

• Атаки на обработку изображений: применение фильтров, преобразований или других методов обработки изображений к изображению с водяным знаком, чтобы удалить его.
• Атаки машинного обучения: обучение моделей машинного обучения обнаруживать и удалять водяные знаки с изображений или видео.
• Атаки размытия или маскировки: размытие или маскировка водяного знака, чтобы сделать его невидимым или слабо заметным.

Распознавание изображений: основа систем удаления фона

Распознавание изображений, по сути, лежит в основе систем удаления фона. Чтобы удалить фон из изображения, инструмент должен отличать фон от объекта, поэтому ему необходимо проанализировать изображение.

Как работает распознавание изображений:

• Сбор и организация данных: классификация каждого изображения и определение его физических свойств.
• Создание прогнозной модели: обучение алгоритма классификации на наборах данных глубокого обучения.

Обработка изображений:

• Сервисы для обработки нескольких изображений: Erase.bg (удаление фона), WatermarkRemover.io (удаление водяных знаков).
• Массовая обработка изображений: платные API от зарубежных разработчиков нейросетей.

Заключение:

В этой статье мы рассмотрели различные методы удаления водяных знаков с помощью ИИ, а также атаки на эти методы. Мы также затронули тему распознавания изображений, которая является основой систем удаления фона.