AI图像的水印技术要变天了！ 目前，UnMarker已经在GitHub上免费开源，用户仅凭消费级显卡就可实现本地部署。 UnMarker的出现，让原本被视为有效对抗AI造假的水印技术变得不再可靠。 UnMarker创作者Andre Kassis表示： 一款全新的去水印技术——UnMarker，能在5分钟内去除市面上几乎所有的AI图像水印。 其中，谷歌水印工具HiDDeN已被完全破解，SynthID也已被攻破79%！ UnMarker在高效去除水印的同时，还保持了较高的图像质量。 我就想知道，这些水印技术是否真像他们说得那么厉害。 AI图像水印技术 想知道UnMarker是怎么去除AI图像水印的，有必要先了解一下AI图像的水印是怎么回事。 与一般直接在图片上打上品牌名的显性水印（Visible Watermark）不同，AI图像的水印主要是藏在频谱特征等图像深层信息中的隐性水印（Invisible Watermark）。 频谱特征描述的是图像中像素值彼此之间的变化方式，由频谱幅度（Magnitude）和频谱相位（Phase）两个要素构成。 当前，水印技术主要通过修改频谱幅度这一频谱特征，在图像中嵌入隐性水印。 ...

AI图像水印技术现状 - 当前主流AI图像水印技术采用隐性水印方式，通过修改频谱幅度嵌入水印，对裁剪、模糊等操作具有鲁棒性[8][10][13] - 谷歌SynthID将水印嵌入图像低频部分（如平滑区域），而高频部分（如细节纹理）因变化剧烈不适合作为载体[15][16][17] - 微软研究显示人类识别AI图像成功率仅62%，凸显水印技术的必要性[33][34] UnMarker技术突破 - 新型去水印工具UnMarker可在5分钟内破解几乎所有AI图像水印，包括完全破解HiDDeN和79%破解SynthID[1][2][27] - 采用频谱攻击策略：直接修改全图频谱幅度而非定位水印位置，实现57%-100%的水印去除率[22][23][25][26] - 支持消费级显卡（如RTX 5090）本地部署，大幅降低使用门槛[5][30][31] 技术原理与效果 - 隐性水印依赖频谱幅度分布模式相似性，而频谱相位因图像差异大不适合作为载体[9][11][13] - 去水印过程会轻微改变图像质量（如头发细节），但裁剪可优化效果[18][29] - 对StegaStamp等新型水印仍能去除60%，展现强通用性[21][28] 行业影响 - 欧盟《人工智能法案》推动的水印技术因UnMarker出现面临可靠性挑战[35][36] - 现有水印检测器需定制化开发，而UnMarker实现通用"通吃"方案[20][21] - 开源发布加速技术扩散，可能重塑AI内容认证体系[5][6]

AI作图在电商买卖双方的滥用现象 - 买家利用AI生成虚假瑕疵图要求退款 尤其针对水果等不便退货验证的商品[2] - 低客单价商品因退货流程繁琐 商家常选择退款而非验证 但要求买家剪坏瑕疵品的措施也被AI破解[6] - 骗术从十年前PS升级至AI作图 鉴别难度大幅提升 形成买卖双方互相欺骗的闹剧[8] 商家滥用AI的多种形式 - 生成不存在的产品图或过度美化普通商品[10] - 使用虚拟模特节省成本 无法真实反映上身效果[10] - 批量伪造买家秀和图文好评制造虚假口碑[10] 当前解决方案的局限性 - 要求回传视频仍可被AI视频生成工具伪造[11] - 多角度拍照利用AI多视图一致性弱点 但仅是临时补丁[13] - App内拍摄限制可被两台手机互拍的物理外挂绕过[15] 潜在技术解决路径 - 构建包含拆箱/剪裁/瑕疵展示等关键步骤的全过程证据链[16] - 尝试用AI鉴别AI 但现有工具准确率不稳定[16] - 数字水印和内容溯源技术如C2PA标准/SynthID工具可嵌入不可见数字身份证[19][21] 行业发展趋势 - AI生成与检测技术持续迭代 形成算法攻防战[23] - 平台探索时间戳/地理位置等原始信息权重提升 淘宝已公告治理AI假图[24] - 大数据信用模型与第三方鉴定服务结合成为风控手段[26] - 建立统一可追溯的数字内容标准被视为终极解决方案[26][27]

AI生成内容的真实性挑战 - 一段AI生成的袋鼠登机视频在X平台获得7460万次观看 Instagram点赞量达1104万次 因动物行为逼真引发广泛传播[4][5] - 视频存在多处AI痕迹 包括登机牌文字乱码 人物使用虚构语言 空乘胸牌无名 乘客戒指突然出现等细节漏洞[5][7][9] - 视频来源账号InfiniteUnreality专门制作超现实AI动物内容 如飞机座椅上的河马 登机长颈鹿等[13][16] 用户误判AI内容的原因 - 谷歌Veo3等技术已实现高清自然影像生成 包括眨眼 头部微动作协调及逼真音效 大幅提升欺骗性[18] - 创作者虽标注AI标签但采用隐蔽符号(∞) 多数用户难以识别 二次传播者常省略AI声明[19][21] - 用户玩梗行为加剧误导 如评论"袋鼠日常"等调侃形成真实性印象叠加 少数质疑声被淹没[24] 真实内容被反向误认为AI的案例 - 博主将12年前Tim Minchin真实演唱会视频伪称为Veo3生成 提示词详细描述哥特钢琴家场景[28][29] - 类似操作包括用Vitas真实影像假冒AI生成 显示当前真伪判断已进入双向混淆阶段[32] AI内容鉴伪技术发展 - 谷歌推出SynthID工具 通过数字水印识别Gemini Imagen等自家AI生成内容 抗裁剪/转格式干扰[35][36] - 该技术局限在于仅适用于谷歌系模型 对ChatGPT Midjourney等第三方AI内容无效 且恶意编辑可能破坏水印[37][38]

谷歌SynthID工具 - 谷歌推出SynthID Detector工具 可检测AI生成的文本、图像、视频或音频内容 但当前仅通过候补名单向"早期测试者"开放 [1] - SynthID主要适用于谷歌AI服务生成的内容 如Gemini文本、Veo视频、Imagen图像或Lyria音频 无法检测ChatGPT等非谷歌AI生成内容 [2] - 该工具通过识别谷歌AI产品输出的数字水标来检测AI内容 而非直接区分AI与人类创作 [3] 数字水印技术 - 数字水印是嵌入在媒体内容中的机器可读元素 用于追踪内容来源和作者身份 在创意作品确权和应对媒体虚假信息方面有应用 [4] - SynthID将不可见水印嵌入AI模型输出 其他工具可通过水印识别经SynthID处理的AI内容 [5] - 包括Meta在内的多家公司开发了类似水印工具 但均为"模型特定"方案 缺乏统一标准 [5][6] AI检测技术现状 - 现有检测方法还包括元数据分析(如Content Credentials工具) 但元数据易在社交媒体上传或格式转换时丢失 [8] - 部分工具依赖视觉不一致等法医线索 或人工判断方法(如计算AI生成图像的手指数量) 这些方法可能随AI性能提升而失效 [9] - 检测工具对纯AI生成内容效果较好 但对AI编辑人类创作的内容准确率显著下降 存在误判风险 [10] 应用场景与挑战 - AI检测工具在保险理赔验证、新闻事实核查、招聘真实性评估、约会诈骗识别及紧急响应决策等领域具有应用价值 [12][13] - 实时音频视频AI检测工具成为迫切研发方向 静态水印技术已不足以应对实时真实性挑战 [14] - 任何场景下都无法完全依赖单一工具进行真实性判断 需结合工具局限性和上下文知识进行综合评估 [15]