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　　从拍照到上传朋友圈分为几个步骤?若是放在过去，或许很简单，但是现在的步骤可就复杂多了，磨皮+美颜+瘦身+增高+滤镜……拍照1分钟，修图1小时，对于普通人而言，P图不过是大家对于美的追求，普遍也都无伤大雅，但对于一些公众人物而言，P图可能会为其带来不少的麻烦。

　　但，这个“照骗”横行的时代，可能很快就要迎来大变革了!

　　AI+区块链联手消灭“照骗”

　　提起PS，不少人都会觉得是现代人的“杰作”，其实1855年时，就有人利用暗房冲洗技术“造假”了。不过，那时，修改胶片照片十分费劲。

　　举个栗子吧，新华社摄影部技术组组长陈石林老师就曾描述过他为毛主席修片的过程。早年间，毛主席并没有单人照片，于是陈老师就把手表的表针磨成极细的小刀，为毛主席“抠图”，由此毛主席才有了自己的第一张单人照片。

　　除了陈石林老师提到的方法，其余的还有用用透明水彩燃料、薄碱液把牙齿涂白等等“套路”。直到有了数码照片，Photoshop等软件的问世让照片能够完全脱离现实、变为艺术品，甚至以假乱真。

　　现如今有了AI技术，这为摄影赋予了极强的图像处理能力和学习能力，AI技术可以自动修饰、改动照片，并且这种改动已经能够批量作业。现在市面上热销的具有AI拍照、智能美艳等功能的手机，其实就是利用AI程序执行图像处理指令，创造出无数“照骗”。

　　不可否认，以Adobe为首的图形图像公司的确为我们的世界增色不少，但也但也带来了许多欺骗。与真人不符的“照骗”不过是毛毛雨，照片造假甚至有可能会成为影响世界的虚假新闻。因此，识别造假已然成了一项十分重要的工作，通常，识别照片是否造假的常见办法有以下三种：

　　一是通过光影识别。一般来讲同一张照片中的光源应该都是相同的，所以其中阴影的位置、大小、角度等应该也是相对应的。假如照片中有某些阴影的位置不符合这张照片的光源体系，那么这一对象则和可能被修改了。

　　二是重建3D模型。即使照片并没有明显的阴影误差，也不能说明这张照片就一定是真实的，我们可以通过已知的信息去重构物体3D模型，“重照”一张照片

　　三种是构建数码相机的“指纹”。因为每一台相机的光学系统、传感器、存储系统其实都有其独特性，捷克一家企业就通过对这种独特性来检验图片文件经过几次保存或压缩去判断图片是否经过修改。

　　除了上述几种比较常见的做法，还有去比对物体的边缘是否有模糊畸变、墙壁、地面是不是被P歪了等“低阶”手段，不过如今AI技术和区块链技术也已经加入了反“照骗”的队伍。

　　Adobe公司就利用深度学习技术构建神经网络模型，通过对海量经过PS的图片进行学习和训练，识别图像中噪点的变化来识别其是否被修改过。而在美国，有一款名为DeepFake的产品，通过区块链技术来确保图片的真实可信。

　　它在终端设备中搜寻照片，通过识别设备的终端号、拍摄位置和拍摄时间等元数据给照片加上“水印”，之后再生成区块链。这样一来，如果有人对某张照片进行修改，DeepFake的用户就能通过已经上传过的真实版本去自证清白。

　　灵通哨兵想要说

　　防止照片造假并不仅仅是为了识破“照骗”，而是为了保证信息安全，以及让许多远程服务能够更好地进行。毕竟，一张虚假照片很可能会给某个人的一生抹上污点。

　　虽然照片造假的难度很低，但平台方进行人工审核的成本却相当高，此时利用AI技术就可以大大降低成本。而AI在照片真实性审核领域绝对能够大展拳脚，比如最近兴起的智能保险远程定损，就是让用户拍下事故照片上传到App，在通过人工审核或者AI技术来判定事故的损失。还有越来越多的互联网平台需要用户上传身份证照片、驾驶证照片、合同照片等进行身份认定，此时确保照片的真实性就十分重要。

　　其实，无论是何种技术的诞生都有其价值和意义，而反照片造假技术的价值绝不是仅仅是消灭“照骗”，而是通过创造并维护信任，去实现商业效率的提升。