הצגה והסרה של מטא-דאטה של AI ותמונות.

איזה מטא-דאטה של תמונה הוא יכול למצוא ולהסיר?

מטא-דאטה של תמונה יכול לתאר היכן ומתי נוצרה תמונה, איזה מכשיר יצר אותה, מי ערך אותה, ואיזו תוכנה או תהליך AI הצהירו על מקורה. הדוח מפריד בין מטא-דאטה הניתן להסרה לבין נתוני מראה שהעותק הנקי חייב לשמור.

IPTC מגדיר מטא-נתונים של תמונה כמידע תיאורי, זכויות ומידע ניהולי המאוחסן עם תמונה. Vaultaire קורא גם שדות EXIF טכניים ומכלי מקור נתמכים, כך שהדוח שלו יכול לכלול יותר ממציג EXIF רגיל.

איך מסירים מטא-דאטה מתמונה?

בחרו את התמונה, בדקו את הממצאים, ולאחר מכן הסירו את המטא-דאטה הנתמך. המקור נשאר במכשיר שלכם והעותק הנקי שהורד מקבל שם קובץ נפרד.

1. בחרו תמונה. בחרו או גררו תמונת JPEG, PNG, WebP, GIF, HEIC, HEIF או AVIF עד 25 MB.
2. עברו על מה שנמצא. ראו תחילה ממצאים בשפה פשוטה, ולאחר מכן פתחו את רשימת השדות המלאה כאשר אתם זקוקים לשמות תגיות וערכים גולמיים.
3. הסירו ואמתו. צרו עותק נקי, סרקו אותו שוב, עברו על רשומת הלפני-ואחרי, והורידו אותו.

זקוקים ל-PNG נפרד במקום אותו פורמט תמונה? השתמשו בממיר WebP ל-PNG הפרטי. הוא שומר על שקיפות, מסיר מטא-דאטה של המקור, ומוודא את ה-PNG החדש בתוך הדפדפן.

איך לבדוק אם תמונה נוצרה בבינה מלאכותית

פתחו את התמונה למעלה וקראו את קבוצת ה-AI והמקור בדוח. מטא-דאטה הוא האות היחיד שכלי זה קורא, והוא בודק ארבעה סוגים:

1. סוג מקור דיגיטלי של IPTC. שדה סטנדרטי המציין כיצד נוצרה התמונה. ערכים כגון trained algorithmic media ו-composite synthetic media מצהירים על מעורבות AI.
2. סמני XMP וטקסט מחולל. כלים רבים כותבים את שמם ואת המודל שלהם לתוך הקובץ בעת הייצוא. כאשר הקובץ רושם מחולל, הדוח מציין את שמו.
3. C2PA Content Credentials. רשומת מקור חתומה שיכולה לפרט את היישום היוצר, המודל, הפעולות שיושמו והחותם.

המחוללים שכלי זה יכול לזהות בשמם מתוך המטא-דאטה הם Adobe Firefly, AUTOMATIC1111 ו-Stable Diffusion WebUI, ChatGPT או OpenAI, ComfyUI, DALL-E, Flux, Google Imagen, InvokeAI, Midjourney, ו-Stable Diffusion. הוא גם מסמן מחרוזת מטא-דאטה של SynthID, וכן IPTC trained algorithmic media ו-composite synthetic media.

קראו את התוצאה בעיון. מחולל שזוהה בשמו או ערך Digital Source Type הם ראיה חזקה לכך שהתמונה נוצרה על ידי AI. ההפך אינו נכון. צילומי מסך, קידוד מחדש בפלטפורמות חברתיות, וכל מסיר מטא-דאטה מסירים את התוויות הללו, כך שקובץ ללא מטא-דאטה של AI אינו הוכחה לכך שאדם או מצלמה יצרו את התמונה. מטא-דאטה עונה על מה שהקובץ טוען, לא על מה שהפיקסלים הם באמת.

מהם C2PA Content Credentials?

C2PA Content Credentials הן רשומות מקור הקשורות לנכס. הן יכולות לתעד איזה יישום ומודל יצרו את התמונה, אילו פעולות יושמו עליה, ומי חתם על הרשומה. יצרני מצלמות, Adobe, ומספר כלי תמונות AI כותבים אותן.

הן גם אמצעי מעקב. רשומת Content Credentials יכולה לציין את שם התוכנה שלכם, את תהליך העבודה שלכם ואת הארגון החותם, והיא נודדת עם הקובץ כאשר אתם מפרסמים אותו.

כלי זה מוצא נתוני C2PA במכלי JPEG JUMBF, נתחי WebP C2PA, תיבות UUID של HEIC, HEIF ו-AVIF, והרחבות יישום של GIF. הוא סורק את ה-1 MB הראשונים של הקובץ לאיתור מכלים אלו. הוא מציג את סוג המקור, הפעולות, המחולל, המודל וטקסט החותם שהוא יכול לקרוא, מסיר את המכל שזוהה מהעותק הנקי, ולאחר מכן מוודא שהמכל איננו.

מגבלה אחת שראוי לציין במפורש: כלי זה אינו מאמת את החתימה או את שרשרת האמון של האישור. הוא מדווח על מה שהרשומה אומרת. הוא אינו מאשר שהרשומה אותנטית.

האם הכלי יכול לבצע הסרת סימן מים של בינה מלאכותית?

הוא מסיר מטא-דאטה של בינה מלאכותית. הוא אינו מסיר סימני מים ברמת הפיקסל, ואף עמוד כאן לא יטען אחרת.

העותק הנקי משמיט תוויות מקור נתמכות של בינה מלאכותית, שדות מקור של XMP ו-IPTC, ומכלי C2PA מזוהים. זוהי עבודת מטא-נתונים, והכלי מוודא זאת.

Google DeepMind מתארת את SynthID כאות בלתי מורגש המוטמע בפיקסלים עצמם ומזוהה על ידי טכנולוגיית SynthID. Vaultaire אינו בודק או משנה פיקסלים של תמונה, ולכן הוא אינו יכול לזהות או למחוק את SynthID ומערכות קנייניות אחרות של סימני מים. הוא יכול לדווח על מחרוזת SynthID כאשר היא מופיעה במטא-דאטה, והוא יכול לדווח על פעולת סימן מים שהוצהרה בתוך רשומת C2PA. במקומות שבהם בדיקת הפיקסלים לא הופעלה, הדוח מציין שלא נבדק במקום לטעון שסימן המים לא היה קיים.