AI把你的图片「暗号」玩废了,然后呢?

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作者：微信文章

"在未来，真相将不是被争论出来的，而是被一组算法从海量数据中挖掘出来的。" —— 凯文·凯利 (或许他该补充一句：前提是，我们得信得过那些数据)

"道高一尺，魔高一丈。真正的牛逼，不是让魔消失，而是让魔没法作恶。" —— 某个不愿意透露姓名的互联网老炮

这两句话，其实都指向了同一个现实：AI正在重写我们关于「真相」和「信任」的规则。

最近看凯文·凯利的《2049》，里面对AI时代的描述让人既兴奋又后背发凉。特别是版权和真实性这块，感触很深。网上那些真假难辨的AI图片，一方面是创作力的爆发，另一方面也确实在挑战我们的信任底线。这事儿必须得搞明白，既是为了不被骗，也是为了看清未来的数字世界是怎么运转的。

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聊聊吧，那个曾经很酷的「隐形墨水」

你肯定知道水印。一种是明晃晃印在图片上的LOGO，跟狗皮膏药似的，贼烦人。另一种就高级了，叫「盲水印」或「隐形水印」，肉眼看不见，但用特殊的「药水」一照，嘿，创作者信息、版权声明全出来了。

在GitHub上有个叫 blind_watermark 的开源项目，就是干这个的，而且干得相当漂亮，一度是很多程序员心中的「神器」。



它的原理说白了，就像是用一种特殊的隐形墨水在照片上写字。这墨水不是随便涂的，它专门找照片里最「不重要」又最「稳定」的地方下笔。啥叫「不重要又稳定」？比如一张人像，脸的轮廓、眼睛的位置，这是「重要」的，稍微一动就毁了。但皮肤的纹理、背景里的一片树叶，这些细节的像素值稍微改动一下，你肉眼根本察察觉不到。

blind_watermark用的技术叫DWT-DCT-SVD，你不用记这串咒语，只要知道它的大致流程：

首先，通过DWT（小波变换），把图片「解剖」成两大部分：一部分是掌管轮廓和主体结构的「低频」信号，另一部分是掌管纹理和边缘细节的「高频」信号。然后，再用DCT（余弦变换），把细节部分切成一堆小方块，并把每个方块里的信息能量集中起来。


传统盲水印技术原理示意图
完成这两步后，就相当于把一张完整的图，变成了一堆可以动手术的、精细的「组织切片」。最后一步，SVD（奇异值分解），就是从这些「切片」里，找到那些能量最集中、最「扛揍」的数值。然后，它就把你的水印信息（比如一行字：「这张图是我的，不许偷！」），加密打散，悄悄地塞进这些最「扛揍」的数值里。

这套操作下来，效果拔群。根据项目文档，你把加了水印的图旋转个45度、裁掉一块、加上噪点、调个亮度，甚至用JPEG压了又压，它照样能把水印给读出来。在那个PS就是顶级P图技术的年代，这套「隐形墨水」简直就是版权保护的屠龙刀。
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然后，AI来了。不是那种小打小闹的AI滤镜，而是Stable Diffusion、Midjourney这种创世神级别的AI。它们一出手，老师傅们发现，自己的屠龙刀，一夜之间变成了塑料玩具。

为啥？因为AI的玩法，跟我们以前理解的「P图」完全是两个次元的东西。

以前的P图，不管是裁剪、调色还是压缩，本质上都是在「修改」一张现有的图片。你的隐形墨水写在照片的「纤维」里，只要纤维还在，墨水就在。

但AI，尤其是扩散模型（Diffusion Models），它干的事叫「再生」（Regeneration）。

你把一张带了blind_watermark水印的猫图扔给AI，说："帮我把这只猫变得更酷一点。"

AI的操作是这样的：

1. 它先疯狂往这张图里注入噪声，直到这张猫图变成一坨视觉上的雪花点。2. 然后，AI会依据你给出的文本提示（比如「变得更酷一点」）以及从原图噪声中提取出的「核心结构与语义信息」（它依然知道这是一只猫，大致是什么姿态），开始反向操作，从雪花点里「重新绘制」出一只符合要求的新猫。

这事儿魔幻就魔幻在，它不是在「擦掉」你的隐形墨水，而是直接把你那张写了字的纸烧成灰，然后凭记忆和指令，重新造了一张。你的墨水？早变成信息宇宙里的热寂了。

对于AI模型来说，你那个精心藏在频域系数里的水印信号，在它看来就是一种「不自然」的、奇怪的扰动。在它「重塑」图像的过程中，它的首要任务就是消除一切不符合它在海量数据中学到的「自然图像」规律的东西。你的水印，不幸就属于「待优化项」，被优先「修正」掉了。

因此，我们不得不接受一个严峻的现实：在AI强大的「再生」范式面前，「绝大多数」基于信号扰动的传统盲水印技术，其「鲁棒性都面临着前所未有的挑战」，因为它们的设计初衷并非为了抵御这种「毁灭后重建」式的攻击。
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那blind_watermark这类技术是不是就一文不值了？

也不是。屠龙刀砍不了高达，但削个苹果、防个身还是绰绰有余的。

blind_watermark的价值，在AI时代被重新定位了。它现在更像一个「常规武器」，适用于那些不涉及强AI对抗的场景：

• 常规版权追踪：有人从你网站扒了图，没用AI处理就发到别处，你照样能抓到他。• 内部文件溯源：公司内部的设计稿、敏感文件，加个水印防止外泄，谁泄露的一查便知。• 简单篡改取证：验证一张图片是否经过了PS之类的传统软件编辑。

但只要你预感到你的图片可能会被扔进AI工具链里，那对不起，这把刀就指望不上了。

那么问题来了，道高一尺魔高一丈，既然AI能破，那有没有AI自己都破不了的「金钟罩」呢？

有。思路也特别直接：打不过，就加入。

新一代的「AI原生」水印技术，彻底放弃了在图片上「涂涂改改」的旧思路，而是把水印直接整合到了AI的生成过程里。这就像，以前我们是给孩子买件写着名字的衣服（传统水印），现在我们是直接把名字做成胎记，刻在孩子的DNA里（AI原生水印）。

主要有两个流派：

1. 潜空间水印 (Latent Space Watermarking)：像Stable Diffusion这类模型，画画不是直接在像素上画，而是在一个叫「潜空间」的抽象概念空间里操作。你可以理解为AI的「草稿本」。新技术就是在这个「草稿本」上做手脚，植入水印信息。水印和图像的核心语义（「这是一只猫」）被绑定在了一起。比如 ZoDiac 技术就是这个路子的代表。2. 「年轮」水印 (Tree-Ring Watermarking)：这个更狠。它在AI开始画画之前，就在那片作为起点的「混沌」（初始噪声）里，植入一个独特的模式。这个模式就像一颗种子，随着AI一步步把混沌变成图像，这个模式也像树的年轮一样，深深地刻印在图像的生成逻辑里。

AI原生水印技术示意图
这些技术已经不只是停留在论文里了。比如，一些研究者已经为Stable Diffusion开发了类似ZoDiac的实验性插件，而Adobe等公司也在积极研究类似「年轮」水印的技术，用于验证其Firefly AI生成内容的来源。

说白了，新一代水印的逻辑是：我不是附着在图片上的东西，我就是图片本身的一部分。
给每张图片办个「身份证」：水印与C2PA的联手

技术再牛，也得有个章法。现在，行业里已经开始搞一个叫C2PA (内容来源和真实性联盟) 的标准了。Adobe、微软、英特尔这些巨头都在里面。

C2PA想干嘛？它想给每一张数字图片都附上一份防篡改的「内容凭证」。这份凭证就像是图片的「数字身份证」+「履历表」，用元数据（Metadata）的形式，记录着：

• 谁创作的？（或者哪个AI模型生成的？）• 什么时候、在哪创作的？• 后来经过了哪些编辑？

这份凭证还有加密签名，保证没人能瞎改。但它有个致命弱点：元数据太容易丢失了。

这时候，盲水印就迎来了最高光的时刻。C2PA规范里有个机制叫「软绑定」（Soft Binding），盲水印就是实现这个机制的核心。流程是这样的：

1. AI生成图片时，不仅附上C2PA的「身份证」元数据，还同时在图片里嵌入一个只包含唯一ID的「AI原生」盲水印。这个ID就像是身份证号。2. 图片在网上传播，元数据（身份证）可能被扒掉了。3. 当你用支持C2PA的软件打开这张「孤儿」图片时，软件会自动扫描图片，读出那个隐藏的ID（身份证号）。4. 软件拿着这个ID去公共的「凭证库」（可以理解为「派出所数据库」）查询，把完整的原始凭证给调取出来，重新和图片关联上。

这已经不是纸上谈兵。目前，像微软的Bing Image Creator和Adobe Photoshop的测试版，已经开始为生成的图片附带C2PA凭证了。 你在这些工具里看到一个类似「CR」的小图标，点开就能看到这张图的「身世」。

盲水印在这里，扮演了那个永远不会丢失的、刻在身上的「身份证号」。 它将一个脆弱的元数据系统，升级成了一个有韧性的、可恢复的信任框架。

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【附录A】：老英雄不死——blind_watermark安装使用指南

虽然面对强AI攻击它可能无力招架，但在绝大多数日常版权防护场景中，这位老英雄依旧可靠——如果你想亲自试试它的能耐，这里有份详细的指南。
安装

pip install blind-watermark使用示例

1. 嵌入文字水印
import cv2
from blind_watermark import WaterMark

bwm = WaterMark(password_img=123, password_wm=456)
bwm.read_img('path/to/original_image.jpg')
watermark_text = 'This is a secret message. © 2024'
bwm.read_wm(watermark_text, mode='str')
bwm.embed('path/to/embedded_image.png')

# 【【【划重点！】】】下面这个长度值必须记下来，提取时要用！
len_wm = len(bwm.wm_bit)
printf("水印嵌入成功！水印二进制长度是: {len_wm}，务必保存好这个数字！")
2. 提取文字水印
from blind_watermark import WaterMark

bwm_extractor = WaterMark(password_img=123, password_wm=456)
# wm_shape 参数就填上一步让你记下来的那个长度值
extracted_wm = bwm_extractor.extract('path/to/embedded_image.png', wm_shape=len_wm, mode='str')
printf("提取出来的水印是: {extracted_wm}")
【【【生产环境注意！】】】
在实际应用中，依赖人工记录len_wm是不可靠的。一个更健壮的方案是，将水印长度信息本身作为水印内容的一部分。例如，可以规定水印的前32位（或固定长度）专门用于存储后续真实水印内容的长度。提取时，先读取这32位来确定完整水印的长度，再进行提取。或者，在系统中将这个长度值与图片ID一起存入数据库，实现自动化管理。

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【附录B】：江湖上的各路高手

各方案对比表

技术/方案	门派	抗常规攻击	抗AI攻击	隐蔽性	水印容量	获取方式
blind_watermark	传统频域派	高	极低	高	中等	开源库
invisible-watermark (含 RivaGAN)	频域+AI混合派	高/中等	低/中等	高	中等	开源库
StegaStamp / HiDDeN	深度学习派	可定制(高)	可定制(中等)	非常高	高	研究代码
ZoDiac / Tree-Ring	AI原生派	非常高	非常高	非常高	低 (通常是短ID)	研究代码
Digimarc	商业巨头派	非常高	未公开(预计中到高)	非常高	中等	商业方案

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所以，以后怎么当个「数字侦探」？

在这样一个魔幻的数字世界里，我们普通人想分辨一张图的真伪，或者追溯它的来源，该怎么办？两条路：

1. 主动追溯（看「出生证明」）
这是最靠谱的。未来，负责任的AI平台生成的内容，应该都会自带「AI原生水印」+「C2PA凭证」。我们只需要用支持的工具查看，就能一目了然它的「身世」。

2. 被动识别（法医验尸）
如果一张图啥凭证都没有，那就只能靠「法医」手段了。

• 肉眼观察法：看手、看牙、看光影、看物理逻辑、看纹理、看文字。• 技术分析法：看元数据（EXIF）、看频域「指纹」、用AI检测模型「以毒攻毒」。

总而言之，我们正处在一个「信任」被技术重新定义的时代。盲水印这场技术攻防战，本质上不是为了彻底杜绝造假，而是为了提高造假的成本，并为愿意保持真实的内容提供一个可验证的通道。

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关于数字世界信任基础的重构，这只是冰山一角。如果你认为本文对理解这一复杂挑战有所启发，欢迎分享给同样关心此问题的同事和朋友。对于C2PA标准和AI原生水印的未来，你有什么独到的见解或疑虑？期待在评论区与你展开深入的探讨。

相关资源

1. C2PA 官方规范 - 深入了解未来数字内容「身份证」标准的技术细节。2. guofei9987/blind_watermark on GitHub - 本文重点讨论的开源项目，可以自己动手试试。3. Content Authenticity Initiative (CAI) - Adobe牵头的内容真实性计划，C2PA的前身和重要组成部分。4. Tree-Ring Watermarks 论文解读 (YouTube) - 一个对「年轮水印」技术非常直观的视频讲解，让你瞬间明白啥叫「刻在DNA里」。

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