Com o crescimento das Inteligências Artificiais generativas, a demanda por ferramentas que criam imagens a partir de simples comandos aumentou consideravelmente. Isso traz à tona a necessidade de métodos eficazes para verificar a autenticidade dessas criações.
Visando enfrentar o problema dos deepfakes e do uso inadequado de imagens geradas por IA, o Google lançou o SynthID. Este recurso beta “incorpora uma marca d’água digital diretamente nos pixels da imagem, tornando-a invisível ao olho humano, mas passível de detecção para fins de identificação”.
Portanto, ao observar uma imagem criada por IA, ela pode parecer comum à primeira vista, mas possui um identificador que sinaliza que não é uma representação genuína.
A ferramenta foi liberada para um “número restrito” de usuários do modelo Imagen, desenvolvido pela equipe do Google DeepMind, que utiliza descrições em texto para gerar imagens com aparência fotográfica.
<pEntretanto, um engenheiro conseguiu realizar engenharia reversa dessa tecnologia e tornou público o código que permite remover a marca d'água no GitHub.
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Para fins educacionais
No Reddit, um usuário compartilhou tanto o link com os detalhes do processo quanto o repositório do aplicativo no GitHub. Ele enfatiza ter realizado tudo legalmente, sem empregar outras IAs ou acessar fontes protegidas.
O método envolveu a geração de 200 imagens em preto e branco usando o Gemini, além da criação de 123 mil pares de imagens e algumas análises FFT. O tempo necessário para processar todas essas informações também foi significativo.
A partir das imagens geradas, ele identificou que cada pixel diferente de zero representaria a marca d’água. Sem esconderijos no conteúdo; apenas um sinal puro e direto. Essa descoberta revelou que o modelo opera com um sistema de fase fixa.
Dessa forma, apesar do sistema ter sido concebido para ser inquebrável — resistindo a compressões, capturas de tela e edições — um engenheiro desempregado conseguiu quebrá-lo.
Ele desenvolveu um bypass V3 capaz de remover eficientemente a marca d’água, reduzindo em 91% a coerência da fase e em 75% a energia da portadora, mantendo a qualidade da imagem (com PSNR superior a 43 dB). Além disso, ele notou que o modelo completo da fase se mantém estático em todas as imagens, apresentando maior intensidade no canal verde e variando apenas conforme a resolução.
