- Google के SynthID encoder/decoder तक पहुंच के बिना, सिर्फ signal processing और spectrum analysis से Gemini images के invisible watermark structure को reconstruct किया गया
- मुख्य खोज: SynthID हर resolution पर अलग frequency positions में carrier insert करता है, और एक ही model से बनी images के बीच phase template consistency 99.5% से अधिक है — यानी लगभग fixed pattern
- मौजूदा JPEG compression और noise injection तरीके quality loss ज़्यादा करते हैं, लेकिन V3 multi-resolution spectrum codebook subtraction तरीके से PSNR 43dB से अधिक बनाए रखते हुए 91% phase consistency reduction हासिल की गई
- resolution-wise profiles को codebook में store करके, input image के अनुसार automatic selection → FFT domain subtraction → multi-pass iteration से residual watermark हटाया जाता है
- Green channel में watermark signal सबसे मजबूत है, और channel-wise weights (G=1.0, R=0.85, B=0.70) लगाकर precise removal किया जाता है
- detector 90% accuracy के साथ watermark की मौजूदगी और confidence output करता है, और codebook-based multi-scale analysis का उपयोग करता है
- research और education purpose का project है, AI-generated images को human-made दिखाने के उपयोग की अनुमति नहीं है
- Python में लिखा गया है, GitHub पर पूरा code public है
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