检测图片造假

随着社交媒体的广泛使用，用户的图片和视频可能被伪造，现有的检测方法无法在视频和图像中检测多种形式的伪造，但是使用CapNets能够有效的减少过拟合和提高检测的精度。对于自然语言处理的任务，CapsNet也被证明能够比传统CNN更有效地处理主谓宾之间的关系。在健康医疗等方向上，CapsNet也能有效提取健康系统中实体之间语义关系，并能很好的处理数量量小，数据不平衡等问题。自动驾驶汽车将大大受益于CapsNets，传感器数据将收集需要处理的闪光和速度，以便允许汽车在一瞬间做出决定。得益于GPU,TPU等硬件的快速发展，相信胶囊网络在其他不同领域的应用会越来越多。四：讨论与小结胶囊是深度学习的新概念，与CNN和传统的网络神经网络相比，它产生了不错的效果。CNN分类器在对抗干扰数据时并不健壮，然而，CapsNets被证明对不良数据的适应力更强，而且还能适应输入数据的仿射变换。同时，胶囊网络也已经被证明能够减少训练时间，和最小化参数。尽管胶囊网络的表现在某些方面优于CNN，但也有他们的运作不是很理想的领域(例如大数据集和背景复杂的输入图像)。这些灰色区域需要得到了研究人员的进一步关注和改进。本文的目的是综述胶囊网络的现状，揭示许多的架构和实现方法。虽然目前关于胶囊网络的论文很多，但是胶囊网络本身还是有更多地方需要被研究和挖掘。参考文献：1.Patrick,Mensah Kwabena,et al."Capsule Networks–A survey."(2019).2.Hinton,Geoffrey E.,A.Krizhevsky,and S.D.Wang."Transforming Auto-encoders."Artificial Neural Networks&Machine Learning-icann-international Conference on Artificial Neural Networks Springer,Berlin,Heidelberg,2011.

当然，要培养出鉴赏AI的技能，多少还是需要我们训练训练自己的大脑模型的。那如果不善于此的朋友，想要判断眼前的作品是否是AI造物呢？AI技术自己带来的造假难题，也该由AI自己的同僚互鉴打假来解决。现在已有不少网站在做这件事情，通过对大量的图片数据的抓取和分析，给出对画作属性的判断可能性。例如使用AI来鉴别AI绘图性质的网页：ILLUMINARTY（https://app.illuminarty.ai/）。但在测试过程中，有些结构严谨的真实摄影作品，反而会被识别为AI作图。这跟我们前面提到的，AI作画很难完成严谨真实的结构这一点，是相互矛盾的。鉴别的AI认为，过于严谨的图像不像是真实的人造产物。而画图的AI其实难以生成严谨的结构造型。这就是鉴定AI自身的逻辑算法，并不能像人类一样综合去考虑不符合人的逻辑的各种表现。多试几张，就能磕着瓜子看AI吵架了。甚至作长者摇头抚须状，长叹一声，「AI后生们，还有很长的路要走啊。」我们看完AI显眼包的快乐丢撵后，来聊聊「我们为什么要鉴别AIGC」？已经「知其然」，也大略「知其所以然」，而后终于能顺势讨论讨论「知何由以知其所以然」。

我们在鉴别过程中发现，如果只是单纯聚焦于把列宾真正描绘过的「纤夫」们从乌泱泱地挤在伏尔加河边上的「海盗、商人和帮工」的人堆里翻出来，又或是辨明穆夏到底亲自画过哪几位丰腴动人的美女，那得出结论的难度并不高。有的人根据对名画本身风格的了解，做出了选择；有的人能看懂画质与笔触的表现力，一眼识破。尤其对稍稍涉猎过艺术史与设计史论的朋友们来说，这完全是一种调用基础知识储备的操作。[heading2]细节决定成败[content]但当我们把鉴别和名家分开之后，只是单纯判断这幅作品是出自「人类」之手，还是出自AI算法。那鉴别的手段，就从名画知识储备和了解程度，变成了对画面内容的单纯判断。这时候，往往是「细节决定成败」。比如，在「伏尔加河上的帮工」这幅AI列宾中，人物主体的肢体明显存在异常。又比如，穆夏组中，只有真迹才能表现出穆夏所创作的商业招贴画中严谨连续的背景花纹和顺次排列的底纹文字信息。