ai 图像的水印技术正面临重大挑战！
一种名为 UnMarker 的新型去水印技术横空出世，宣称可在短短5分钟内清除市面上绝大多数 AI 生成图像中的水印。
该技术已成功完全破解谷歌的 HiDDeN 水印系统，对另一款 Google 水印技术 SynthID 的破解率也达到了79%。
更令人震惊的是，UnMarker 在高效去水印的同时，还能维持较高的图像质量。
目前，该项目已在 GitHub 上全面开源，普通用户使用消费级显卡即可在本地完成部署。
这一突破使得原本被寄予厚望、用以对抗 AI 造假的隐性水印技术，其可靠性受到严重质疑。
开发者 Andre Kassis 表示：
我只是想验证一下，这些水印技术是否真的像宣传中那样坚不可摧。
揭秘 AI 隐性水印
要理解 UnMarker 的工作原理，首先得了解 AI 图像水印的本质。
与传统可见水印（Visible Watermark）不同，AI 图像水印通常是嵌入在图像频谱特征等深层数据中的不可见水印（Invisible Watermark）。
频谱特征反映的是图像像素值的变化规律，主要由频谱幅度（Magnitude）和频谱相位（Phase）两部分组成。
当前主流的水印技术，正是通过调整频谱幅度来嵌入隐形信息。
例如，下图中的人类与熊图像内容完全不同，但它们的频谱幅度分布却极为相似，而相位信息则差异显著。
这说明频谱相位对图像内容极为敏感，不适合作为通用水印的载体。
相比之下，频谱幅度对具体像素位置依赖较小，具备较强的抗裁剪、模糊和压缩能力，因此成为嵌入水印的理想选择。
同时，图像主体（如人物或熊）对应频谱图中心的蓝色低频区域，背景则对应边缘的橙色高频区域。
这是因为主体的平滑区域（如衣物、毛发）色彩均匀，像素变化缓慢，属于低频成分；而细节部分（如轮廓、纹理）变化剧烈，属于高频成分。
Google 的 SynthID 技术正是将水印信息嵌入图像的低频区域。
然而，水印的嵌入有时也会对图像本身造成细微影响，如下图所示。
（注：上图从上到下按逆时针方向分别是：Google Imagen、Google SynthID，以及使用 UnMarker 去除水印后的图片）
值得注意的是，在 UnMarker 出现之前，各类水印都需要专用检测器来识别其特定的频谱隐藏模式。
而 UnMarker 凭借其通用性，实现了对多种水印“一网打尽”的效果。
UnMarker 的去水印机制
既然隐形水印藏身于频谱幅度之中，UnMarker 便直接针对这一特性发起攻击。
它不关注像素层面的细节，而是直接操作整个图像的频谱信息，从而扰乱并消除水印。
正如 Andre Kassis 所解释的：
AI无损放大图片
16
UnMarker 并不试图定位水印的具体位置或解码其频谱特征，它只需对图像频谱进行干扰，就能实现去水印。
这种跳过像素层、直击频谱核心的策略，使 UnMarker 能够应对多种不同的水印方案。
实验数据显示，根据不同水印技术，UnMarker 可去除57%至100%的可检测水印。
其中，HiDDeN 和 Yu2 水印被完全攻破，SynthID 的水印去除率达到79%。
即便是 StegaStamp 和 Tree-Ring Watermarks 等较新的水印技术，UnMarker 也能清除约60%的水印。
当然，UnMarker 并非完美。在去除水印的同时，图像可能会出现轻微失真（例如上图中女生头发的细微变化）。
对此，Kassis 建议，适当裁剪图像可进一步提升去水印效果。
研究中，UnMarker 运行于配备40GB显存的 Nvidia A100 GPU，但据开发者透露，经过优化后，该技术也能在如 Nvidia RTX 5090 这类消费级显卡上运行，极大降低了使用门槛。
额外观察
近期，微软一项覆盖全球12500名参与者的研究指出，人类识别 AI 生成图像的准确率平均仅为62%，几乎与随机猜测无异。
在此背景下，水印技术被视为“去伪存真”的关键手段被广泛推崇。
例如，欧盟《人工智能法案》要求多数 AI 图像生成工具必须添加水印，许多科技公司也已实施或计划引入水印机制。
然而，正当水印技术被大力推广之际，UnMarker 这类去水印工具已悄然崛起，给整个生态带来了新的不确定性。
参考链接：
[ 1 ] https://www.php.cn/link/0e11c5d19204c3c8e967811d54adbede
[ 2 ] https://www.php.cn/link/c45b876541ee45037b6ba8c7af1608ac
[ 3 ] https://www.php.cn/link/dd397459f8f50e4cd7c5e9d77b8b19f1
[ 4 ] https://www.php.cn/link/5c6839e11219ac4b4021d194b43665f7
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