Как удалять водяные знаки и фон с помощью нейросетей? Как это работает?

Сразу упомяну, что я против использования изображений, защищенных авторскими правами. В данном случае обсуждаются изображения, использование которых законно, но на них нанесли водяной знак. Оплачивайте подписку фотобанков, главная фотка для юмора=)

Довольно кратко и поверхностно рассмотрим методы.

Как удалять водяные знаки и фон с помощью нейросетей? Как это работает?

Что такое атака с удалением водяных знаков с помощью ИИ?

Атака с удалением водяных знаков - это удаление уникального идентификатора или водяного знака, встроенного в цифровое изображение или видео.

Эта атака может быть осуществлена с использованием различных методов:
алгоритмов обработки изображений или моделей машинного обучения, созданных для обнаружения и удаления водяных знаков.

Стоит ещё раз отметить, что это может привести к несанкционированному использованию или распространению контента, защищенного авторским правом. А такая деятельность является незаконной и может повлечь за собой юридические последствия.

Типы атак по удалению водяных знаков

1. Атаки на обработку изображений. Image processing attacks

Эти атаки включают в себя применение фильтров, преобразований или других методов обработки изображений к изображению с водяным знаком с целью его удаления.

2. Атаки машинного обучения. Machine learning attacks

Они включают в себя обучение моделей машинного обучения распознаванию и удалению водяных знаков с изображений или видео.

3. Атаки размытия или маскировки. Blurring or masking attacks

Эти атаки включают размытие или маскировку водяного знака, чтобы сделать его невидимым или плохо видимым.

Иногда вы можете услышать такие термины, как «Компьютерное зрение» или «Распознавание изображений». Эти фразы взаимозаменяемы, однако между ними есть небольшое различие.

Сейчас активно разрабатываются системы в области компьютерного зрения, чтобы получить высокий уровень понимания компьютером цифрового изображения или видеовхода для автоматизации задач, которые способна выполнять зрительная система человека.

Мнение других исследователей говорит обратное: область компьютерного зрения, известная как распознавание изображений, оценивает изображения, чтобы помочь в принятии решений, а не выполнять что-то вместо человека. Заключительным этапом обработки изображений, одной из наиболее важных задач компьютерного зрения, является распознавание изображений.

И тут мы подошли к нашей теме

Распознавание изображений по сути лежит в основе систем удаления фона. Чтобы удалить фон из изображения, инструмент должен отличать фон от самого объекта, поэтому ему необходимо проанализировать изображение.

Давайте кратко поговорим о том, как работает распознавание изображений.

Первый этап

Распознавание изображений становится возможным благодаря специальным алгоритмам. И в первом этапе процесса основными являются сбор и организация данных.

Классификация каждого изображения и определение его физических качеств — это и есть процесс организации данных.

Компьютеры интерпретируют изображения как векторные или растровые, в отличие от людей. Затем компьютер оценивает конструкции (элементы), представляющие объекты и особенности изображения. В результате - правильная организация и сбор данных имеют решающее значение для обучения модели распознавания изображений, поскольку, если качество данных будет нарушено на этом этапе, она не сможет обнаружить закономерности в дальнейшем.

Второй этап

Создание прогнозной модели — второй этап процесса распознавания изображений. Алгоритм классификации должен быть тщательно обучен, чтобы он мог хорошо выполнять свою роль.

Наборы данных глубокого обучения используются системами распознавания изображений для выявления закономерностей на фотографиях. Эти наборы данных состоят из сотен тысяч размеченных изображений. Система просматривает эти наборы данных и определяет, как выглядит изображение объекта.

Единичные обработки картинок

Есть полно бесплатных сервисов, если вам нужно обработать пару изображений. К примеру вот для удаления фона. А вот для водяных знаков.

Если нужно обработать больше изображений?

Массовая обработка изображений по-мнению иностранных производителей нейросетей является уже чем-то коммерческим, так что они предоставляют такие вещи за деньги через Api или их консоль. Причем оплачивать нужно это иностранной картой=(

Ну и конечно же, будем рекламить свой сервис!

Сделали сервис, где подключены нейросети от PixelBin, ну и оплатить его у нас можно российской картой. Цена на одну обработку такая же, как при оплате средней подписки в Pixelbin (там это 0,12-0,15$). Получается это благодаря тому, что закупаем у них сразу максимальный тариф для бизнеса.

Какие минусы?

Кажется мне, что цена за одну обработку для российского пользователя может показаться высоковата. Но тут уже ничего поделать не можем=(

Вот сам сервис: PhotoBot от KolerskyAi. Удалять фон или изображения там можно прямо в чате телеграм, отправив туда одну или сразу группу картинок.