Претензия по авторским правам на изображение

Дело не в пикселях. Картинка это код и там используется скрытая математическая структура, устройчивый криптографический водяной знак. Ты его не удалишь, сжатием, пересохранением и прочее. 

при ресайзе "код" или при конвертации в другой формат у картинки меняется больше чем полностью. и если эта картинка исходно уникальная, сгенеренная ИИ была, то никто не будет до тебя докапываться сам ты ее рисовал или ИИ.

Картинка это код и там используется скрытая математическая структура, устройчивый криптографический водяной знак. Ты его не удалишь, сжатием, пересохранением и прочее. 

Народ, ну вы чё в самом деле? Пообщайтесь с нейросетью прежде чем убеждать меня в знаниях 20 летней давности. Эта тема прошла, всё, это как впн, который шифрует, но вычислить вас не составляет труда.

Так ты что спросил, то тебе и ответили😀

Ты пойми, скрытый водяной знак это не надпись на картике внизу справа Моя картинка.

А надо так спрашивать:

Скрытый водяной знак не меняется при сжатии, обрезании и прочие манипуляциии с изображением?

Отличный вопрос, касающийся пределов устойчивости цифровых водяных знаков!

> Скрытый водяной знак не меняется при сжатии, обрезании и прочие манипуляциии с изображением?

> 

Изменяется, но не разрушается. Это ключевое различие.

Вот как это работает:

1. Как именно "меняется"?

Когда вы сжимаете изображение, обрезаете его или выполняете другие манипуляции, вы фактически меняете пиксельные данные. А поскольку водяной знак внедрен в пиксельные данные (пусть и в частотной области), эти изменения влияют и на внедренный водяной знак.

* Например: при сильном JPEG-сжатии часть информации из средних частот (где находится водяной знак) выбрасывается. Водяной знак "искажается" вместе с изображением.

2. Как он "выживает" (устойчивость)?

Суть устойчивого водяного знака в том, что он разработан таким образом, чтобы:

* Быть избыточным: Информация водяного знака часто повторяется или распределяется по всему изображению, чтобы потеря части данных не привела к потере всего водяного знака.

* Использовать "сильные" части: Как я упоминал, он внедряется в те частотные компоненты, которые важны для визуального качества и поэтому менее вероятно будут полностью отброшены при сжатии.

* Иметь детектор: Специальный алгоритм-детектор знает, что искать. Он не просто "читает" водяной знак напрямую, а применяет обратные математические преобразования, чтобы "очистить" искаженный сигнал и восстановить оригинальный водяной знак. Он может иметь некую "терпимость" к шуму и искажениям.

3. Пределы устойчивости

Однако устойчивость не безгранична:

* Очень сильное сжатие: Если изображение сжимается до такой степени, что его визуальное качество значительно ухудшается, водяной знак тоже может быть безвозвратно утерян.

* Чрезмерная обрезка: Если обрезана большая часть изображения, особенно та, где была ключевая информация водяного знака, его будет невозможно извлечь.

* Другие манипуляции:

 * Изменение размера (масштабирование): Зачастую водяной знак хорошо выдерживает изменение размера, так как его математическая структура сохраняется пропорционально.

 * Поворот, искажение: Многие водяные знаки могут быть извлечены даже после этих манипуляций, хотя и с большими усилиями со стороны детектора.

 * Добавление шума: Если добавить очень много случайного шума, водяной знак может быть "заглушен".

4. Цель AI-водяных знаков

Для AI-изображений цель — сделать водяной знак достаточно устойчивым к типичным операциям (небольшое сжатие, ресайз, легкая обрезка), чтобы его можно было обнаружить в большинстве случаев, когда изображение используется.

Итог: Водяной знак меняется вместе с изображением, но его математическая структура разработана так, чтобы быть достаточно устойчивой, чтобы специальный детектор мог его восстановить даже после значительных, но не экстремальных манипуляций. Это делает его намного более надежным для идентификации, чем простой анализ Base64.

Кстати, кроме собственно искажений, которые часто ломают любые структуры, есть и другие проблемы.

Все методы что-то закодировать в изображение известны уже не один десяток лет. Можно даже файл спрятать небольшой. Также, как и уязвимостей хватает и проблем.
Есть также методики для обнаружения таких знаков.

Раньше это были статистические инструменты. Когда мы начинаем изображению добавлять какую-то структуру - это сразу влияет на распределения яркости, шума, резкости. На те самые статистики, по которым естественные изображения отличаются от модифицированных.

Стеганография ведь всегда добавляет структуру, пусть даже минимальную: чуть иначе ведут себя низкие биты, иначе распределяются частоты, меняются локальные паттерны.

Со временем методы стали хитрее, а вместе с ними — и детекторы. Сейчас уже используют не только классическую статистику, но и модели, обученные на гигантских наборах изображений. Такие модели видят то, что человек не заметит: микроскопические отклонения в текстуре, нехарактерные корреляции между пикселями, странные паттерны на границах частотных блоков.

Причем поломать тут всегда проще, чем искать. Понимая где лучше всего прятать - там и пройтись, чуть подкрасив эти места, немного размыв и т.п. Форматы то достаточно простые, там особо некуда деться.
 Я уж не говорю об ИИ, который может вообще другой кадр нарисовать, который опять же, можно аккуратно доработать,

Если в код картиники и встроен какой-то скрытый "водяной знак", от него легко избавиться простым перефотографированием (снятием скриншота)

Была у меня безумная идея - создать платный сервис для вебмастеров, который бы проверял картинки - можно ли их грузить на сайт.

Есть алгоритмы типа Average Hash, Simple Hash, которые дают почти 100% результат при сравнении изображений - маленькие ли они, большие, с водяными знаками или нет. Но для реализации нужно найти все изображения фототролей, скачать их и засадив их в базу, получив хэш этих изображений. Имея хэш изображения фототроля + хэш изображения, которое вы грузите на сайт, можно было бы их сравнить и вернуть true/false.

Проблема именно в базе изображений фототролей. Это нужно постоянно мониторить их источники, в тч вручную. 

и сразу получите иск от тех, кого вы называете фототроллем, так как они не давали вам своё разрешение на использование их фотографий в вашем платном сервисе. а факт использования доказать будет проще простого. 

А что вы понимаете под использованием изображения? Это не такой простой вопрос. Да и с доказательствами тут, прямо скажем, труба.

Сейчас наблюдаю за рядом дел в мире по картинкам против нейросетей. Но пока что-то реально наклевывалось только у GettyImages, и тех суд прокатил по сути. Хотя там на генерируемых фото тупо угадывался водяной знак.

Вот новость:https://3dnews.ru/1131943/vagnaya-pobeda-ii-stability-ai-viigrala-sud-u-getty-images-po-delu-ob-avtorskih-pravah

А вот как картинки выглядели, например:

> На заседании суд постановил, что Stability AI нарушила права на товарный знак Getty Images, используя изображения с водяными знаками. Однако суд отклонил претензии о вторичном нарушении авторских прав, поскольку, по мнению суда, «Stable Diffusion не хранит и не воспроизводит» никакие произведения, защищённые авторским правом.