一种基于i2i破坏ai生成图片synthid隐形水印的方式

aimbot

先看效果

直接将openai生成的图片拖入openai的ai检测工具中，能同时检测到检测到 SynthID和C2PA


这是截图之后再拖入检测工具的效果此时能检测到SynthID，但是无法检测出C2PA，无论是对图片进行压缩，转换格式，截图等方式进行转换，效果都是相同的。即能检测到SynthID，但是无法检测出C2PA。



这是将ai生成的图片经过i2i转换之后拖入检测工具的效果，此时ai检测工具失效，经过i2i转换的内容与原图片肉眼上看不出区别，此时i2i采样器的降噪强度是0.1（其实还有一种方法就是手机对着电脑拍照）



简单介绍一下SynthID和i2i这两个概念吧
SynthID 是 GoogleDeepMind 开发的“隐形数字水印”技术，用于帮助识别 AI 生成的图片、视频、音频和文字。你可以把它理解成 AI 内容里的“隐形印章”：人通常察觉不到，但专门的检测工具能识别。

它的基本工作方式是：

• 生成时加入标记：在内容中嵌入微小的信号，尽量不影响观看、聆听或阅读体验。
  
• 检测时寻找标记：工具检查这些信号，判断内容是否带有 SynthID 水印。
  
• 具有一定抗修改能力：例如图片经过压缩、裁剪或调色后，水印仍可能被识别，但并非任何修改下都有效。
  

它并不是万能的“AI 鉴定器”：检测不到水印，不代表内容一定由真人创作，也可能是生成工具没有加入 SynthID，或水印受到破坏。


i2i是Image-to-Image 的缩写，中文叫“图生图”：给 AI 一张参考图，再配合提示词，让它在原图基础上生成新图。

常见用途包括：

• 换画风：把照片变成动漫、水彩或油画。
  
• 修改内容：调整服装、背景、颜色或细节。
  
• 完善草图：把简单线稿变成完整插画。
  

在 ComfyUI 里，常见做法是把原图经过 VAE 编码后送入采样器，通过 denoise（降噪强度）控制改动幅度：数值越低，通常越接近原图；越高，AI 自由发挥越多。

对应地，t2i（Text-to-Image）就是“文生图”，主要根据文字描述生成图片。



虽说如此，但是通过i2i生成的图片就一定没有问题吗？其实还是有的，本地的图片生成模型针对文字处理方面很弱，当降噪强度拉到0.1的时候，比较小的文字就会出现畸形，如图所示



那么吧降噪强度继续拉小能不能解决问题呢？实测是不行的，当前工作流下，在0.01≤降噪强度＜0.05的范围内，文字不会畸形，但是检测工具能识别出SynthID，在0.05≤降噪强度＜0.10检测工具无法给出结果，会一直转圈，直到到达请求上限。

那有没有一种无损的对文字进行处理的降噪方式呢？我也不知道。。。

其实这个工作流并不是拿来干这种事情的，它其实是一个i2i图像参考工作流，该结论是一个无意间的发现

结论就是，当前工作流在降噪强度≥0.1的时候，确实能够破坏SynthID和C2PA 从而影响ai检测结果

需要注意的是SynthID并不是通用的。打个比方来说，你把豆包生成的图片去个水印丢去openai的工具，他一样识别不出来，各家有个家的特征码，但是原理是一样的，都差球不多，同样的i2i干扰ai检测也能运用到其他平台上



同样是隐性水印，该方法对办公软件是否有效呢？这很刑，我手头缺乏有效的验证手段，无法进行验证

小单酱

Z宝 绳匠 是什么

二岩枫

小单酱 发表于 2026-9-11 15:15
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