Die Zukunft der Inhaltsauthentifizierung erschließt sich: IMATAGs Durchbruch bei KI-generierten Bildwasserzeichen

Authentizität und KI-Detektion

29. Januar 2024

Die Zukunft der Inhaltsauthentifizierung erschließt sich: IMATAGs Durchbruch bei KI-generierten Bildwasserzeichen

⇥ SCHNELLLESEN

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IMATAG, ein anerkannter Experte für digitale Wasserzeichentechnologie und deren Anwendungen in verschiedenen Branchen, z. B. bei der Verfolgung von Pressebildern und dem Schutz sensibler visueller Inhalte, stellt sich einer neuen Herausforderung. Das Ziel ist die Identifizierung von Inhalten, die durch künstliche Intelligenz (KI) generiert wurden - ein entscheidender Schritt, um das Vertrauen in digitale Informationen zu gewährleisten. Wir freuen uns, die Veröffentlichung unserer Demo zu Hugging Face bekannt zu geben, die nur zwei Tage nach der Einführung von SDXL Turbo durch Stable Diffusion erfolgt. Dies ist das erste Mal, dass eine unabhängige Technologie außerhalb des Entwicklungsprozesses des KI-Modells sowohl Wasserzeichen als auch Erkennung ermöglicht.

Digitale Wasserzeichen: So funktioniert es

Um die Innovation von IMATAG zu verstehen, ist es wichtig zu wissen, wie digitale Wasserzeichen funktionieren. Der Prozess besteht aus zwei entscheidenden Schritten: Wasserzeichen und Identifizierung.

Beim Wasserzeichen wird ein unsichtbares digitales Wasserzeichen in das Bild eingebettet. Zur Identifizierung wird das Bild oder Video gescannt, um das Vorhandensein des Wasserzeichens zu erkennen.

Imatag bettet ein nicht wahrnehmbares digitales Wasserzeichen in das AI-generierte Bild ein

Das Wasserzeichen ist auch nach Modifikationen wie Beschneiden, Änderung der Sättigung und Komprimierung erkennbar.

Traditionell werden Wasserzeichen nach der Erstellung von Inhalten angebracht. Bei der generativen KI ist es jedoch sinnvoller, Wasserzeichen während des Generierungsprozesses einzuführen, wie später in diesem Artikel erläutert wird.

IMATAGs Wasserzeichen für AI-generierte Bilder

IMATAGs "SDXL-Turbo Demo mit Wasserzeichen" auf Hugging Face

Am 28. November 2023 veröffentlichte Stable Diffusion SDXL Turbo, ein fortschrittliches KI-Bilderzeugungsmodell. Nur zwei Tage später stellten die Experten von IMATAG auf Hugging Face eine unsichtbare Wasserzeichenlösung zur Verfügung, um die von dieser KI erzeugten Bilder zu identifizieren.

In dieser Demo können die Benutzer ein Bild erzeugen, indem sie eine Eingabeaufforderung mit der Beschreibung des gewünschten Bildes eingeben. Während der Bilderzeugung wird ein nicht wahrnehmbares Wasserzeichen eingefügt, das das Bild als synthetisch kennzeichnet. Die Demo ermöglicht auch die Erkennung des Wasserzeichens (in Form einer Wahrscheinlichkeit), nachdem das erzeugte Bild verschiedenen Angriffen wie Komprimierung oder Umfärbung ausgesetzt wurde.

Diese Technik basiert auf der Verfeinerung eines von Wissenschaftlern des INRIA und von Meta entwickelten Verfahrens, das als StableSignature bekannt ist (siehe Referenzen). Dabei werden die Gewichte des generativen KI-Modells (in diesem Fall SDXL Turbo) so verändert, dass es auf natürliche Weise Bilder mit Wasserzeichen erzeugt. Dieser Ansatz ist im Gegensatz zu den "Generieren-dann-Wasserzeichen"-Techniken ideal für generative Open-Source-KI. Um die Robustheit zu erhöhen, kombinierte IMATAG diese Methode mit seinem hauseigenen Null-Bit-Decoder (der das Vorhandensein oder Nichtvorhandensein eines Wasserzeichens ohne Nutzdaten anzeigt), der selbst stark veränderte Wasserzeichen dekodieren kann.

Probieren Sie es aus

Um das Potenzial dieser Technik zu erkunden, können Sie sie mit Hugging Face testen und dabei die Parameter zur Steuerung der Sichtbarkeit und Robustheit des Wasserzeichens anpassen. 

Imatag's Demo UI
Imatag's Demo UI

Auswirkungen auf die Sichtbarkeit: Der Trainingsprozess stellt ein Gleichgewicht zwischen der Robustheit des Wasserzeichens und der Bildqualität her. Das Ziel der Wahrnehmbarkeit stimmt mit dem ursprünglichen Ziel von Stable Diffusion überein, das auf realen Bildern trainiert wurde.

Robustheit: In der Demo können Sie die Stärke des Wasserzeichens im generierten Modell anpassen und verschiedene Kompromisse zwischen Wahrnehmbarkeit und Robustheit testen.

Demo-Einschränkungen

Es ist wichtig zu wissen, dass der in dieser Demo verwendete Detektor eine "degradierte" Version unseres hauseigenen Detektors ist. Er wurde so trainiert, dass er dem Beschneiden, der JPEG-Komprimierung und der Bildschirmaufnahme durch Smartphones widersteht. Herausforderungen wie Bildumkehrungen, extreme Perspektiven, Drehungen und das Hinzufügen von Text waren nicht Teil des Trainings. Diese Übung konzentriert sich auf ein einzelnes Wasserzeichen (keine Verfolgung von Verrätern), ohne eine versteckte Botschaft. Der Detektor erkennt nur dieses eine Wasserzeichen und kein anderes. 

Wenn Sie zusätzliche Funktionen benötigen, wie z. B. Sicherheitsschlüssel, mehrere Wasserzeichen, verdeckte Nachrichten oder erhöhte Robustheit, zögern Sie bitte nicht, uns zu kontaktieren.

Was macht diese Demo so bemerkenswert?

IMATAGs Lösung zeichnet sich als erste unabhängige Wasserzeichen-Technologie für KI-Modelle aus. Während einige KI-Entwickler, wie DeepMind mit SynthID, bereits Wasserzeichen-Algorithmen anwenden, beschränken sie diese Algorithmen normalerweise auf ihre eigenen Modelle.

Das Hauptziel dieser Demo ist der wissenschaftliche Fortschritt. Im Fall von Stable Diffusion kann man einfach das nicht mit Wasserzeichen versehene Modell neu laden, um wasserzeichenfreie Bilder zu erzeugen, da die Originalgewichte öffentlich zugänglich sind. IMATAG möchte Modellhersteller wie StabilityAI dazu ermutigen, ihre Modelle mit Wasserzeichen zu versehen , bevor sie die Gewichte veröffentlichen.

Diese Initiative unterstreicht die Botschaft von Imatag an die Open-Source-KI-Gemeinschaft: Suchen Sie Experten für digitale Wasserzeichen zum Schutz und zur Einhaltung der GenAI-Wasserzeichen. Die schnelle und effektive Implementierung einer maßgeschneiderten Lösung, wie sie in der nur zwei Tage nach dem Start des Modells veröffentlichten Demo gezeigt wird, ist möglich, ohne den typischen Qualitätsverlust, der mit Post-Generation-Wasserzeichen verbunden ist.

Schlussfolgerung und Zukunftsaussichten

Im Zeitalter der immer überzeugenderen KI-generierten Bilder ist die Authentifizierung von größter Bedeutung, insbesondere im Zusammenhang mit Deepfakes und hochrealistischen KI-Kreationen. Die europäischen und US-amerikanischen Behörden bestehen nun darauf, den Nutzern Werkzeuge zur Verfügung zu stellen, mit denen sie echte Inhalte von synthetischen Kreationen unterscheiden können.

Jüngste Ankündigungen der Branche, wie DeepMinds SynthID, geben zwar Sicherheit, bleiben aber oft in der Beta-Phase für Wasserzeichen, mit begrenzten unmittelbaren Auswirkungen. Der Weg in die Zukunft führt über die Verfeinerung von Tools, die Anpassung von Vorschriften, die Sensibilisierung und die Förderung der Zusammenarbeit zwischen Technologieführern, Regulierungsbehörden und Nutzern. In dieser von KI dominierten Ära sind Vertrauen, Sicherheit und Authentizität nach wie vor von zentraler Bedeutung, und die in den 1950er Jahren begonnene Entwicklung der digitalen Wasserzeichen wird fortgesetzt.

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Über StableSignature: Der Ansatz von StableSignature besteht darin, das generative KI-Modell zu trainieren, um Bilder mit nativen Wasserzeichen zu erzeugen. Dieser Blogbeitrag spiegelt die Arbeit von Matthijs Douze und Pierre Fernandez wider, mit Beiträgen von Guillaume Couairon, Teddy Furon und Hervé Jégou zu dieser Forschung. Weitere Ressourcen sind in ihrem GitHub-Repository verfügbar .

Weitere technische Details über den Algorithmus von Imatag-lab finden Sie hier.

Erfahren Sie mehr über IMATAGs Lösung zum Einfügen unsichtbarer Wasserzeichen in Ihre visuellen Inhalte.

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