Купон на скидку: 2026
Немецкий Институт оптроники, системных технологий и обработки изображений Фраунгофера (Fraunhofer IOSB) представил систему RealorRender для обнаружения дипфейков. Разработка использует необычный подход: сначала система пытается заново сгенерировать проверяемое изображение с помощью ИИ, а затем оценивает, насколько успешно ей это удалось. Если нейросеть способна точно воспроизвести исходную картинку, это становится одним из признаков того, что изображение само было создано другой генеративной моделью.
По данным разработчиков, точность системы достигает 91%. RealorRender сочетает два метода анализа. Первый основан на классификации изображения с помощью глубокого обучения, второй — на оценке ошибки реконструкции, то есть различий между исходным изображением и его версией, созданной генеративной моделью.
На основе этих данных система рассчитывает вероятность того, что изображение является дипфейком. По словам разработчиков, базовая точность начинается примерно с 85%, а в отдельных случаях превышает 91%. Изображение, использованное в иллюстративных целях, сгенерировано моделью Nano Banana.
Ещё одна особенность разработки — объяснение собственного решения. Для этого применяется алгоритм на базе «объяснимого искусственного интеллекта» (XAI — Explainable AI), который показывает, какие области изображения повлияли на итоговый вывод. RealorRender выделяет подозрительные участки в виде тепловых карт и сегментов изображения, позволяя увидеть текстуры, артефакты и другие признаки, характерные для изображений, созданных генеративными моделями. Разработка появилась на фоне стремительного роста числа дипфейков.