Растущие на глазах сиськи

Герольд Архаона. Стиркаар Сортсвинаэрский

Мир Молота Войны знает множество историй о героях,
что отдали свою душу демону и стали вместилищем для его сущности...
Но как мало историй о Идеальном слиянии души Демона и Человека.
И именно таковым был Стиркаар из племени Сортсвинаэр.

   Данный отрывок был изъят Инквизицией его Императорского Величия. Доступ только с особого разрешения."

Не уж-то его личность является столь опасной, что даже в книге, что писалась для узких кругов, о неём были вырваны страницы? 
Сегодня мы это с вами и разберём.

Стиркаар родился в племени Сортсвинаэр на северном побережье Норски. Его отец, Жерг Свенгор, был могущественным вождем, поэтому к маленькому мальчику обращались с соответствующим уважением. Впрочем, ни в один воин Норски не хочет иметь слабого или испорченного сына, поэтому Стиркаара учили охотиться и сражаться наравне с остальными членами племени. Жерг Свенгор также был суровым, непредсказуемым и непостоянным человеком, и Стиркаар часто ощущал на себе его кулаки. Но когда сына вождя однажды побил другой Норскиец, Жерг Свенгор хлестал мужчину кнутом, пока его спина не превратилась в кровавое месиво. Затем Свенгор сам избил сына, поскольку тоже считал, что Стиркаар заслужил наказание, но хотел показать всем, что только у него есть право на это.

Стиркаар стал популярным в племени быстро растущим ребенком, без труда заводившим знакомства и очаровывающим взрослых, которых впечатляли его бесстрашное поведение и самоуверенность. Его уважали ровесники, поскольку отец никак не потакал своему сыну. Стиркаар учился вместе с остальными детьми, постигая древние норскийские способы охоты, боя и службы на ладьях норскийцев, рассекающих ледяные моря. Мальчик преуспел во всем, впечатлив старших и наполнив отца безмолвной гордостью, а после намеков Сле’жужу начал понимать, что он может использовать популярность для достижения своей выгоды.

Ко времени позднего юношества Стиркаар обеспечил себе хорошее положение в племени и великое уважение. Стиркаар вырос высоким и сильным воином, возглавившим бессчетное количество успешных налетов на другие племена норскийцев, северян-курганов и прибрежные города Бретоннии и Империи. Сверстники и даже старые опытные воины сортсвинаэры следовали за ним без сомнений, безоговорочно веря в сына своего Жерга, а гордившийся сыном Свенгор стал раздражительным, поскольку начал понимать, что популярность Стрикаара в племени угрожает его положению. Отношение Жерга к сыну становилось все более резким, что начало вызывать возмущение в племени. Стиркаар осторожно разжигал недовольство, но при этом старался никогда не выглядеть неверным отцу.

Прошло немного времени, и сын столкнулся с отцом во время праздничного пира, посвященного успешному окончанию нового налета Стиркаара. Жерг Свеногр, чье лицо покраснело от выпитого меда, отказался поддержать тост в честь сына и, пьяно пошатываясь, встал из-за пиршественного стола. Показав на Стиркаара, он сказал, что его сын никогда не достигнет успехов своего отца. Члены племени начали недоверчиво шептаться, а Сле’жужу, редко говоривший с молодым воином в последние дни, побудил его к действию. Стиркаар встал из-за стола и, повторяя слова своего незримого спутника, спокойно попросил отца поднять кубок в тосте. Взбешенный Жерг Свенгор размахнулся и нанес неловкий удар, повергнув Стиркаара на пол. На губах молодого воина на мгновение появилась слабая улыбка, когда он поднялся и вытер тонкую струйку крови, текущей из носа.

Все члены племени вскочили с лавок и окружили Жерга и его сына. Стояла тишина, нарушаемая лишь треском говорящих в очаге бревен, пока в задней части зала не раздался крик, требующий ответить на удар. Стиркаар улыбнулся, узнав голос своего спутника, Сле’жужу. Другие голоса присоединились к первому, пока вся комната не наполнилась звуками, побуждающими Стиркаара не терпеть оскорбления.

Жерг Свенгор огляделся в гневе и страхе, тщетно ища поддержки, но не нашел ничего. Разъяренный вождь обернулся и вновь размахнулся для удара. Стиркаар качнулся, и кулак пролетел на расстоянии волоса от его головы. Молодой воин шагнул вперед, ударив лбом голову Жерга Свенгора, и его отец пошатнулся. Не мешкая, Стиркаар со всей силой ударил ногой бок левого колена вождя, который рухнул с мерзким трещащим звуком. Когда Стиркаар подошел ближе, чтобы добить отца, тот вцепился в кожаную тунику сына и, рванув его на себя, сломал нос Стиркаара сокрушительным ударом головы. Но сын вырвался из железной отцовской хватки и злобно ударил его по ушам. Навеки потерявший слух Жерг рухнул без чувств на пол, кровь хлестала из его ушей.

В ту ночь Стиркаар стал новым вождем племени, что праздновали три дня и три ночи. Когда пир завершился, вымотанный, но довольный Стрикаарх лежал на тяжелой меховой постели, окруженный женщинами с обеих сторон. К нему явился тихо шепчущий Сле’жужу, который посоветовал Стиркаару возвести алтарь Слаанешу, Темному Принцу, более известному в Сортсвинаэр как Шорнаал. Тень поведала молодому вождю, что на него смотрит Слаанеш, и что Стиркаар уже обрел расположение бога. Мечты об успехах и величии наполнили разум молодого вождя, и Стиркаар заснул. В последовавшие годы Стиркаар, упивавшийся невоздержанностью резни и дебошем войны, возглавлял Сортсвинаэров во все более и более амбициозных налетах и великих битвах. Он всегда сражался, посвящая добычу Слаанешу, и всегда возвращался с победой. После одного налета Слаанеш дал молодому вождю понять, что получил удовольствие от его действий. Небо почернело, а дух Сле’жужу вошел в разум и бьющееся в конвульсиях тело Стиркаара, слившись с ним воедино. Кожа вождя неестественно засветилась изнутри, словно холодный огонь горел под бледной плотью, а зубы удлинились в тонкие клыки. Для безоговорочно следовавших за Стиркааром и ничего не знающих о Сле’жужу членов племени это было знаком, что их повелителя коснулись сами боги, и норскийцы все как один пали на колени от обожания и восхищения.

Шли годы, слава Стиркаара распространялась по землям севера, а расположение Слаанеша становилось все более очевидным. Стрикаар ехал на битву на спине могучего скакуна Слаанеша — змееподобного демонического существа, любимого Темным Принцем. Воины приходили со всей Норски, чтобы сражаться на стороне приглянувшегося богам воина в надежде таким образом заслужить часть величия Стиркаара. Его армия все росла, а вождь купался в омывавших его преданности и восхищении.

В битве Стрикар двигался с текучей грацией, наполняя своих врагов равной смесью ужаса и благоговения. Он упивался резней, бушуя на спине своего змеевидного скакуна в рядах врагов и даря смерть каждым стремительным взмахом клинка. Последователи Стиркаара восхваляли его, наслаждаясь безумием бойни и потоками крови, и стремились как можно ближе приблизиться к его совершенному телу. Но если кто-то подходил слишком близко, Стиркаар пинал их, и они падали в экстазе от прикосновения своего идола. Всюду ищущий битвы Стиркаар получал великое удовольствие от боли, экстаза причиняемых им пыток и наград, получаемых после резни.

Годами длился его непрекращающийся смертельный кутеж. В кровавых битвах бушующие в Пустошах Хаоса воины Стиркаара вырезали множество других могущественных банд, включая неистовых последователей Кхорна Карнака и одетых в маски воителей Тзинча таинственного Асгейира. Сам вождь убил в личном поединке Вандреда Величественного, пользовавшегося благорасположением чемпиона Слаанеша, после чего все его воины пали на колени, выкрикивая хвалу Стиркаару.

Затем до него дошли слухи о воителе, благословенном всеми богами и обладающем древними артефактами ужасающей силы. Имя Архаона прорвалось сквозь окружающий Стиркаара туман восхищения, и он вскочил с кровати, не задумываясь расшвыряв окружающие его тела. Сначала он был взбешен окружавшим имя благоговейным страхом, но бог Стиркаара, развратный Слаанеш, дал ему понять, что он и весь пантеон богов Хаоса имеют виды на Архаона, поэтому Стиркаар не устоит перед ним. В разуме вождя раздались шепчущие голоса, и он начал составлять план.

Истории об успехах Архаона продолжали разноситься по северным землям, и услышавшие об его приближении к контролируемой сортсвинаэрами территории норскийцы были взволнованы и напуганы. Они знали, что их владыка Стиркаар убил соперничавшего с ним чемпиона Слаанеша Вандреда, который был избранным слугой Архаона. Многие боялись, что Архаон начнет войну с Сортсвинаэром, но Стиркаар продолжал без движения сидеть в зале, даже когда ему сообщили о приближении Архаона и его Мечей Хаоса.

Они беспрепятственно скакали через деревни сортсвинаэров, приближаясь к стоящему на холме форту Стиркаара. Лишь когда могущественный Архаон остановился перед входом в зал Стиркаара, и от одного его присутствия воздух словно затрещал от электрического напряжения, повелитель сортсвинаэров выпрямился, поднявшись из полулежащего положения.

Архаон медленно кивнул скрытой шлемом головой в знак уважения к Стиркаару, который повторил жест. Взмахом руки вождь приказал своим переполненным благоговейным ужасом слугам выйти. Когда Архаон и Стиркаар вышли из зала, то увидели, как много людей со всей земли сортсвинаэров собралось, чтобы увидеть исход встречи. По обычаю сортсвинаэров-союзников два могучих властелина плотно сжали друг другу руки, что хриплыми криками приветствовала собравшаяся толпа. Какая сила в мире может устоять против армии, возглавляемой двумя настолько могущественными чемпионами? Архаон покинул земли норскийцев, зная, что, когда придет время полномасштабного вторжения на юг, Стиркаар поведет племя Сортсвинаэр в наступление с другого направления. Сортсвинаэр поклялся ему направить в нужное время на юг все свои ладьи, наполнив их грозной армией, способной вызвать у любого противника ужас. Норскийцы нанесут удар в тылу имперских слабаков, поддержав вторжение Архаона.

Стиркаар с нетерпением ждет этого дня — он знает, что Слаанеш доволен его деяниями, а если он хорошо проявит себя в грядущей войне, то ему будем обеспечен путь к демоничеству…

Речь идёт об изображении женщин откровенно сексуального характера. Как пояснили своё решение представители Sony, изменение политики одобрения новых игр для PlayStation было сделано в ответ на движение #MeToo и растущий интерес к геймерам-стримерам на площадках вроде Twitch и YouTube. Проще говоря, Sony опасается обвинений в сексизме. В связи с новой политикой некоторым разработчикам придётся сделать специальные изменения в версиях игр под PlayStation, некоторые из них считают новые требования к играм слишком жёсткими.

«Мы не знаем, что они [Sony] скажут, пока не закончим работу над игрой и не отправим её на рассмотрение. Если они недовольны или несколько дней назад такой уровень сексуальности был приемлем, и потом правила поменялись, то нам возвращают проект и сотрудникам приходится вносить изменения. Это стоит немалых денег», - сказал глава одной из японских студий.

gamesindustry

В свете недавних событий

Найден препарат, позволяющий ранам заживляться без шрамов.

Простой вопрос от научного руководителя - Почему после травм или операций появляются шрамы? - отправил Майкла Лонгакера в путешествие за ответом, продолжавшееся 34 года.

Теперь хирург из Медицинской Школы Стэнфорда с коллегами нашли его. Они также обнаружили, что воздействие определенных веществ в процессе заживления производит ткань, неотличимую от нормальной кожи.

Статья с открытием ученых вышла в журнале Science 23 апреля.

Почти у каждого человека есть шрамы. По оценкам Лонгакера каждый год в одних тоглько США и только от хирургических операций появляется от 50 до 80 новых шрамов. Гораздо больше - от травм. Появление шрамов - это далеко не только косметическая проблема: рубцовая ткань не содержит волосянных фолликул и потовых желез, менее упругая и менее прочная. Шрамы могут ограничивать способность наших тел двигаться и адаптироваться к изменениям температуры. 

Поиск Лонгакера начался в 1987 году, когда он был в постдокторантуре Университета Калифорнии. Он также работал в лаборатории хирурга Майкла Харрисона, который проводил операции еще нероржденынм младенцам в случае угрозы их жазни. Харрисон попросил Лонгакера исследовать, почему от ран на коже плода не остается шрамов, хотя они остаются у детей и взрослых. "Эта задача заняла меня на год, который превратился в четыре года, а потом в десятилетия. С тех пор поле моей деятельности расширилось во многие другие области, но попытки понять, почему формируются шрамы, всегда составляли мой интерес."

Шрамы появляются потому, что могут залечить повреждение кожи намного быстрее обычной ткани. "Если ваши раны залечиваются медленно, вы можете подхватить инфекцию или истечь кровью до смерти. Шрамы - это точечная сварка, они покрывают рану быстро, но нарушают внешний вид и функциональность." В зависимости от места, шрамы могут мешать сгибать руку в локте, закрывать глаза или открывать рот.

Гюнтер и Лонгакер нашли, что натяжение во время заживления раны играло критическую роль в рубцевании. Лонгакер наблюдал, как натяжение меняло заживление хирургических ран. "Во врвемя внутриутробного развития, когда повреждение кожи не выцывает рубцевания, кожа плода желатинообразна и не обладает "тугостью" привычной нам кожи. В противоположность, когда нам 95, когда наша кожа подвергалась воздействию солнечных лучей, она более дряблая, то рубцевание минимально потому что кожа недостаточно упруга." Лонгакер и Гюнтер показали, что если ослабить силы, стягивающие края раны, рубцевание может быть снижено.

Но почему натяжение кожи во время заживления приводит к рубцеванию? Лонгакер и Гюнтер сфокусировались на гене Engrailed Этот ген помогает создавать белки, находящиеся в фибробластах, клетках кожи, приводящих к рубцеванию.

В серии экспериментов на мышах они открыли субпопуляцию фибробластов, которые начинают экпрессировать Engrailed во время заживления раны, хотя обычно этого не делают.

Далее они изучали роль механического воздействия на активность гена. Клетки могут чувствовать механическое давление с помощью хорошо изученных механизмов, и существуют способы блокировать эту их чувствительность. Исследователи взяли фибробласты мышей, которые не экспрессировали Engrailed и вырастили их в лаборатории в трех различных типах условий: внутри мягкого геля, который не производил механического натяжения в растущих фибробластах; в пластиковой чашке с натяжением; и в такой же чашке, но с добавлением вещества, блокирующего сигналы о натяжении.

Они обнаружили, что фибробласты, выросшие в геле не начали экспрессировать Engrailed. У клеток, выросших в чашке, ген включался. Но у клеток из пластиковых чашек с добавлением блокатора - нет.

Когда натяжение было приложено к ранам мышей после операций, то возросло количество клеток с активным геном и образовывался более толстый рубец.

Исследователи нашли препарат, вертепорфин, который одобрен FDA для лечения заболеваний глаз путем блокирования сигналов о механическом давлении. Ученые нанесли хирургические раны мышам под анестезией и применили механическое натяжение к ранам одновременно вводя в них вертепорфин.

"Результаты были потрясающими," - говорит Лонгакер. Зажившая кожа выглядела совершенно нормально. Есть три критерия, чтобы считать регенерацию кожи полноценной: должны быть волосяные фолликулы и железы, кожа должна нормально выглядеть под микроскопом, и должна быть такой же прочной, как обычная.

Исследователи добились всех трех критериев в эксперименте. Они даже создали искусственный интеллект, который сравнивал макроснимки кожи, чтобы увидеть малейшие отличия, которые не может заметить человек. Алгоритм оказался неспособен отличить обычную кожу от регенерированной с помощью вертепорфина.

Помимо заживления ран, у препарата может быть много других применений: фиброз печени, ожоги, склеродерма, рубцевание сердечной ткани после инфарктов и т. д. Примерно 45% американцев умирают от заболеваний, включающих в той или иной мере рубцевание.

Следующий этап - испытания на других животных и, в случае успеха, клинические испытания на людях.

http://med.stanford.edu/news/all-news/2021/04/drug-enables-healing-without-scarring.html

https://science.sciencemag.org/content/372/6540/346.summary

Визуализация электромагнитного излучения ускоряющимся зарядом

Некий изначально покоящийся (стационарный) электрический заряд получает некоторое ускорение и затем продолжает движение с постоянной скоростью. В результате образуется расширяющийся фронт перехода от стационарного силовых линий магнитного поля к силовым линиям движущегося поля. 

Именно этот фронт мы и воспринимаем как электромагнитное излучение, т.е. свет. Также становится понятным почему свет это поперечная волна - силовые линии претерпевают сдвиг перпендикулярно своему направлению. 

ссылка на гифку

Взято отсюда: http://www.tapir.caltech.edu/~teviet/Waves/empulse.html

Как определить монтаж на фото

Совокупность методов анализа модифицированных изображений назвали Image Forensics, что можно перевести как «криминалистика изображений». В интернете существует куча сервисов, заявляющих, что они за два клика помогут определить подлинность фото. Особенно доставляют самые тупые, которые идут смотреть EXIF и если там нет оригинальных метаданных камеры начинают громко вопить «вероятно фото было модифицировано». И про них даже в New York Times пишут (а про тебя нет).

Я пересмотрел около десятка сервисов и остановился на одном: Forensically. В нём реализовано большинство описанных в статье алгоритмов, я буду часто на него ссылаться. Все описанные методы названы оригинальными английскими названиями, чтобы не было путаницы.

Однако возможность загрузить свою фотку в какой-то сервис и посмотреть на красивые шумы не сделает из вас сыщика. Поначалу может быть трудно и непонятно, а первые эксперименты точно окажутся неудачными. У меня так же было. Тут как в спорте — нужен намётанный глаз и опыт как должно и не должно быть. Умение не просто смотреть на шумные картинки, а видеть еле заметные искажения в них.

Не существует 100% метода, позволяющего определить фейк. Но есть человеческие ошибки.

Наблюдение и цветокоррекция Найдет самые глупые косяки

Главный инструмент — наши глаза. Так что первым делом стоит открыть фото в любимом графическом редакторе или просмотрщике, поставить зум в 1000% внимательно втыкать в предположительное место монтажа. С этого начинается любой анализ. Чем более неопытный монтажер попался — тем проще будет найти косяки, артефакты и склейки. Иногда фейки настолько кривые, что можно нагуглить оригинал используя поиск по изображениям или заметив несоответствия в EXIF.

Иногда фейк палится без глубокого анализа. Как например фотография с акции феминисток 8 марта, датированная в EXIF вечером 7 марта. Ну и дождевой слив под баннером забыли прифотошопить. Хотя по другим параметрам фейк сделан вполне неплохо.

Помимо этого, в любом уважающем себя редакторе есть инструменты для цветокоррекции. В Preview.app на маке они спрятаны в меню Tools > Adjust Color... Вытягивание различных ползунков поможет лучше разглядеть детали.

Brightness and contrast. Сделать темные области ярче, а яркие темнее. Теоретически поможет лучше разглядеть артефакты, склейки и другие места, которые неопытный фотошопер просто замазюкал темненьким и посчитал, что не заметят.

Color adjustment. Увеличивая насыщенность или яркость разных цветов, можно заметить неестественные переливы и границы склейки.

Иногда фейк палится игрой с уровнями и контрастом

Invert. Часто помогает увидеть скрытую информацию в однотонных объектах.

Sharpen and blur. Добавление резкости поможет прочитать надписи на табличках, есть целые сервисы, которые могут побороть заблюренные области.

Normalization and histograms. Работа с гистограммой по сути объединяет сразу несколько методов в один. Если вы прошарены в графике — гистограммы будут серьезным оружием.

Даже если определить фейковость сразу не удалось, у вас уже могли появиться полезные наблюдения, чтобы перейти к следующим методам с страшными математическими названиями.

Noise Level Analysis Найдет свежую кисть, деформацию, клонирование и вставку чужеродных частей

Реальные фотографии полны шума. От матрицы камеры или фотосканера, от алгоритмов сжатия или по естественным природным причинам. Графические редакторы же этот шум не создают, их инструменты живут в «идеальном мире», потому чаще всего «размазывают» шум оригинального изображения. Кроме того, два изображения чаще всего обладают разной степенью зашумленности.

Глаз не видит разницы на оригинале, но шумы приклеенных изображений отличаются уж очень очевидно

Заметить шум глазом не так-то просто, но можно взять любой инструмент Noise Reduction и инвертировать его действие, оставив от фотографии только шум. Хорошо работает для свежеобработанных изображений и в случаях, когда автор решил, что нашел очень подходящие на вид изображения. Но легко обманывается, если знать как.

Поиграть самому можно здесь.

Как обмануть

Добавить своего шума. Самый очевидный вариант. Хочешь скрыть свои косяки — навали на фото столько шума, чтобы забить оригинальный.

Пережать JPEG. Уменьшение качества изображение в два раза делает шумы неразличимыми (вот исследование).

Возьмем любезно предоставленное Настенькой селфи и попробуем сделать модные большие губы для инстаграма (хотя куда уж больше) с помощью инструмента Liquify. Сверху — оригинальное фото, снизу — боевой штурмовик после Liquify и его уровни шума. Даже на такой небольшой модификации уже заметно, как шумы «расползлись» в направлении увеличения.

Error Level Analysis Найдет свежие артефакты наложения изображений или текста

Каждый раз при сохранении картинки ваш редактор заново прогоняет её через кучу преобразований — конвертирует цвета, делит на блоки, усредняет значения пикселей, и.т.д. Он занимается этим даже если вы выбрали 100% качество при сохранении, так уж устроен алгоритм JPEG. Интересующиеся могут почитать про него глубокую статью полную косинусных преобразований.

Так как JPEG — формат сжатия с потерями, то при каждом сохранении растет количество математических усреднений, ошибок или более популярный термин — «артефактов». Два сохранения с 90% сжатием примерно эквивалентно одному с 81% по количеству этих самых артефактов. На практике это может принести пользу. Даже если зоркий глаз не видит разницы между 80% и 85% сжатием, то наверное есть инструменты, которые наглядно покажут это различие? Да, Error Level Analysis или ELA.

Фейки с наложениями чаще всего делают подыскав нужные изображения где-нибудь в гугле. Вероятность, что найденные изображения будут с одинаковым уровнем артефактов, ну, крайне мала. Социальные сети или даже специализированные хранилища фотографий всё равно пережимают изображения под себя при загрузке, чтобы не платить за хранение гигабайтов ваших селфи из отпуска. Обратное тоже верно — если вы накладываете на найденное в интернете изображение свежую фотографию со своей камеры, она будет заметно выделяться по качеству. Заметно не для глаза, а для ELA — он покажет разительно меньше артефактов на вашей новой фотографии.

ELA определил вклейку надписи на футболку. Таким результатам можно доверять сразу.

Простота и известность делает ELA самым популярным методом работы мамкиных интернет-сыщиков, от чего его начинают пихать везде, где только могут. Как будто других методов просто не существует и ELA может объяснить всё. Тот же Bellingcat использует его чуть ли не в каждом втором своём расследовании. Хотелось немного остудить пыл всех услышавших новую умную аббревиатуру.

ELA — не панацея. Сфотографируйте летящую чайку на фоне ровного синего неба (ага, особенно в Москве), сохраните её в jpg и прогоните через анализатор ошибок. Результат покажет просто огромное количество артефактов на чайке и их полное отсутствие на фоне, из чего начинающие сразу сделают вывод — чайка прифотошоплена. Да что там начинающие, сама команда Bellingcat с этим бывало глупо и по-детски наёбывалась. Алгоритм JPEG достаточно чисто работает на ровных цветовых областях и градиентах, и куда больше ошибается на резких переходах — отсюда такой результат, а не из-за ваших домыслов.

Нет, Bellingcat. Это не significantly different error levels, а всего-лишь однотонно залитая область, которую JPEG сжимает без ошибок. На любой фотографии неба или облаков, будут такие же отличия. Таким макаром можно и до автобуса докопаться.

Из-за растущей популярности Error Level Analysis я уже слышал призывы запретить и не принимать его всерьез. Не буду столь категоричен, лишь посоветую не бежать писать разоблачения, если ELA показал вам какие-то шумы на краях. ОН НЕ ТАК РАБОТАЕТ. Думайте головой и помните как JPEG устроен внутри. Вот если ELA очертил четкий квадрат там, где его не должно быть, либо заметил разительную разницу в шумах при неотличимости на глаз — наверное стоит задуматься. Не уверены — проверяйте другими методами.

Поиграть с ELA можно тут.

Как обмануть

Много раз пересохранить. Все свои манипуляции алгоритм JPEG делает внутри блоков максимум 8x8 пикселей. В теории нужно 64 раза пересохранить изображение, чтобы уровни ошибок стали неотличимы друг от друга. На практике же это происходит гораздо раньше, достаточно пересохранить картинку раз 10 и ELA, да и некоторые другие методы, больше не увидят ничего полезного.

Изменить размер. Чтобы не напрягаться с пересохранением можно поступить еще проще — отресайзить изображение на какой-нибудь коэффициент не кратный степени двойки. То есть в 2 раза (50%) уменьшить не подойдет, а вот что-нибудь типа на 83% — уже всё, никакой ELA больше не поможет.

Смонтировать из одного источника или из lossless-формата. Вы сфотографировали двух людей на свой фотоаппарат, или скачали фотографии из какого-нибудь блога, где автор скорее всего пересохранял их всего раз-два. Либо наложили друг на друга две PNG'шки. Во всех этих случаях ELA не покажет ничего интересного.

Монтаж, который я сделал за 1,5 минуты в фотошопе для прошлого выпуска рассылки. На первом сохранении вклеенный омоновец и наложенный текст светятся артефактами как гирлянды. Через 5 пережатий JPEG шумы начинают покрывать всю картинку и артефакты омоновца начинают сливаться с шумами других объектов. Но всё равно не до конца, тут уж нарочито очевидный монтаж.

Luminance Gradient Analysis Найдет ретушь, компьютерную графику, хромакей, Liquify, Blur

В жизни свет никогда не падает на объекты абсолютно равномерно. Области ближе к источнику всегда ярче, дальше — темнее. Никакого расизма, только физика. Если разбить изображения на небольшие блоки, скажем 3x3 пикселя, то внутри каждого можно будет заметить переход от более темных пикселей к светлым. Примерно так:

Разбив картинку на блоки 3x3 можно нарисовать примерное направление к источнику света

Направление этого перехода так и называется — градиент освещенности. Можно попробовать нарисовать кучу маленьких стрелочек на изображении и понаблюдать за их направлением.

Мысленно нарисуем кучу маленьких стрелочек к источнику света

На первом изображении свет падает сверху и стрелочки направлены хаотически — это характеризует рассеянный свет. Второе изображение — компьютерная графика, на ней свет падает слишком идеально, никаких шумов и отклонений как на настоящем фото. Третье изображение — фотография с резким переходом, в центре стрелочки массово смотрят в самую яркую сторону, а на фоне — рассеяны так же, как на первом фото.

Рисовать стрелочки хоть и наглядно, но мы физически не сможем изобразить все градиенты освещенности для каждого блока поверх картинки. Стрелочки займут всё изображение и мы не увидим ничего. Потому для большей наглядности придумали не рисовать их, а использовать цветовое кодирование. Для направления вектора понадобится две координаты, и еще одна для его длины — а у нас как раз есть для этого три цветовых компоненты — R, G, B. В итоге получатся вот такие карты освещенности.

Вместо стрелочек наглянее изобразить направление света с помощью цветового кодирования. Некоторые вещи становятся нагляднее: например на компьютерной графике (по центру) видны четкие границы объектов и целые плоскости ровной освещенности. На реальных фото такого не бывает.

В реальной жизни нас окружает ограниченное число источников света. В помещении это лампы, вспышки, окна. В ясный день на улице чаще всего источник света только один — это Иисус, спаситель наш солнце. Если на карте освещенности находящиеся рядом объекты сильно отличаются по направлению падения света — у нас есть главный кандидат на монтаж.

Рука ковбоя с рекламы Kenwood даже на глаз выглядит не очень натурально. Если посмотреть на карту освещенности (по центру), она и правда отличается по характеру освещения. ELA справа тоже намекает, что рука прифотошоплена. Как выяснится потом не только рука, но еще и голова и шляпа.

Но еще лучше карты освещенности справляются с определением ретуши. Surface Blur, Liquify, Clone Stamp и другие любимые инструменты фотографов начинают светиться на картах освещенности как урановые ломы тихой весенней ночью. Нагляднее всего выглядит анализ фотографий из журналов или рекламных плакатов — там ретушеры не жалеют блюра и морфинга, а это непаханное поле для практики.

Лично я считаю карты освещенности одним из самых полезных методов, потому что он чаще всего срабатывает и мало кто знает как его обмануть. Поиграться можно здесь.

Как обмануть

Не знаю. Говорят помогает изменение яркости и насыщенности цветов по отдельности, но на бытовых фотографиях такие вещи всегда будут заметны глазу. Если вы знаете простой и действующий метод — расскажите в комментах под этим абзацем, всем будет интересно.

Сиськи всегда лучший пример. Рекламный плакат PETA. Крест явно был прифотошоплен (вот блин), ретушер оставил тени под руками, но не добавил их под крестом — косяк. Зато полностью перерисовал «кожу» модели, её карта освещенности выглядит как у компьютерного рендера выше. ELA явно показывает фейковость креста и задаёт вопросы по поводу реальности крыльев. А я уже поверил, что это настоящий ангел! Везде обман!

Пример из онлайн-магазина Ralph Lauren. Палится Liquify на обоих руках модели, замазанная какуля на плече, ремень нарисован почти заново, а вся кожа лица и рук подверглась сильному блюру. Силуэт на стене передаёт привет ретушеру и фотографу — кто-то косячит со светом :)

Principal Component Analysis Найдет копипаст, вытягивание и несоотвествие цветов, Healing Brush, Clone Stamp

Метод PCA или на русском «метод главных компонент». Чтобы ко мне не придрались, мол, слишком просто всё рассказываешь и наверное не шаришь, вот описание PCA для рептилоидов.

Метод главных компонент осуществляет переход к новой системе координат y1,...,ур в исходном пространстве признаков x1,...,xp которая является системой ортонормированных линейных комбинаций. Линейные комбинации выбираются таким образом, что среди всех возможных линейных нормированных комбинаций исходных признаков первая главная компонента обладает наибольшей дисперсией. Геометрически это выглядит как ориентация новой координатной оси у1 вдоль направления наибольшей вытянутости эллипсоида рассеивания объектов исследуемой выборки в пространстве признаков x1,...,xp. Вторая главная компонента имеет наибольшую дисперсию среди всех оставшихся линейных преобразований, некоррелированных с первой главной компонентой. Она интерпретируется как направление наибольшей вытянутости эллипсоида рассеивания, перпендикулярное первой главной компоненте. Следующие главные компоненты определяются по аналогичной схеме.

А теперь для людей: представьте, что цветовые компоненты R, G и B мы взяли как оси координат — каждая от 0 до 255. И на этом трехмерном графике точками отметили все пиксели, которые есть на нашем изображении. Получится что-то похожее на картинку ниже.

Линия вдоль и поперек колбасятины и есть главные компоненты этой колбасятины

Можно заметить, что наши пиксели не рассосались по графику равномерно, а вытянулись в округлую колбасятину. Все реальные изображения так устроены, потому что science, bitches. Теперь мы можем построить новые оси — вдоль колбасятины (это самая главная) и две поперек — это и будут те самые «главные компоненты». Для каждого изображения набор цветов будет разным, колбасятина и главные компоненты будут направлены по-своему.

Так что вся эта математика нам дает? Дело в том, что если какие-то цвета на изображении стоят «не на своих местах» — они будут сильно выделяться из этого облака пикселей, то есть на карте PCA начнут светиться ярким белым цветом. Это может означать локальную цветокоррекцию или же полную вклейку. Диаграммы PCA может построить тот же Forensically. На них будет изображено расстояние от каждого пикселя картинки до плоскости 1, 2 и 3 главной компоненты. Так как расстояние — это число, то изображения будут черно-белыми.

PCA против Healing Brush. На фотографии действительно была замазана муха и даже несмотря на пережаты JPEG это место ярко видно на диаграмме.

Но еще более полезным свойством PCA является то, что он превращает JPEG-артефакты в очень заметные «квадраты». Даже если вы обманули ELA из предыдущего пункта пережатиями и ресайзом, то PCA этим не проведешь — он работает с цветом. Иногда артефакты сразу видно, например если исходное изображение увеличивали для вклейки. В других случаях сматриваться придется чуть более внимательно, чтобы заметить разницу в квадратах на изображении.

Как видно из примеров, PCA не очень наглядный и требует ну уж очень сильно присматриваться к таким мелким косякам, которые вполне могут оказаться случайностями. Потому PCA редко используется в одиночку, его применяют как дополнение к другим.

Самому поиграться можно здесь.

Как обмануть

Заблюрить. Любой блюр смазывает соседние цвета и делает «колбасятину» более округлой. Хороший блюр сильно затруднит исследование по методу PCA.

Еще хитрее изменить размер. Хотя PCA и более устойчив к изменение размеров изображения, говорят можно попробовать подобрать такой процент, чтобы обмануть даже его.

Белые полоски на флаге США подозрительно отличаются от остальных белых частей. Синяя и красная штучки на скафандре тоже были сильно изменены. Но это еще не всё — если присмотреться на артефакты, то на фоне и в отражении в шлеме их меньше, чем на самом скафандре. Автор впоследствии подтвердил, что фон и шлем были добавлены уже после рендеринга.

Discrete Wavelet Transformation Найдет различия в резкости, отклонения в фокусе, ресайз

Дискретное вейвлет-преобразование очень чувствительно к резкости объектов в кадре. Если фотографии сняты на разные объективы, использовался зум или просто немного отличалась точка фокусировки — после DWT эти отличия будут намного виднее. То же самое произойдет, если у какого-то объекта в кадре изменяли размер — резкость таких частей будет заметно ниже.

Без лишних погружений в теорию сигналов, вейвлет — это такая простенькая волнушка, как на картинке ниже.

Их придумали лет 100 назад, чтобы приблизительно описывать аналоговые сигналы. Одну большую длинную волну представляли набором мелких вейвлетов, тогда некоторые её характеристики внезапно становилось проще анализировать, да и места чтобы хранить надо было меньше. На вейвлет-сжатии например был построен формат JPEG-2000, который к нашему времени (к счастью) сдох.

Картинка — это тоже двухмерный сигнал из цветных пикселей, а значит её можно разложить на вейвлеты. Для достаточно точного приближения изображения 800x600 требуется до 480000 вейвлетов на цветовой канал. Если уменьшать это количество — будет сильно падать резкость и цветопередача. Но что это даёт, кроме сжатия?

А вот что: вейвлеты приближают области с разной резкостью по-разному. Чем плавнее переходы — тем проще плавному по своей природе вейвлету его воспроизвести, а чтобы приблизить резкий переход — надо больше вейвлетов. Это как пытаться сделать из кучи шариков идеальный куб.

Вейвлет-сжатие на динозаврах. Верхняя левая — оригинал. На правой использовался лишь 1% вейвлетов. Критические цвета, как черный и белый, очень сложно передать таким количеством. Левый нижний — 5% вейвлетов, средний динозавр становится более резким, чем уменьшенный (он четкий на 3%) и увеличенный (он на 8%). Больше 10% ставить не имеет смысла, вейвлеты начинают приближать цвета, а не резкость. Последняя картинка тому доказательство, на ней использовано 20% вейвлетов.

Если части изображения были смонтированы с изначально разной резкостью — это можно будет заметить. Увеличили картинку — проиграли в резкости, уменьшили — наоборот всё стало слишком резким. Даже если взять две фотографии снятые на камеру с автофокусом из одной точки — они будут отличаться по резкости из-за погрешности автофокуса. DWT устойчив даже перед блюром, ведь редакторы ничего не знают про резкость исходных частей изображения.

На практике полезно рассматривать приближения с помощью 1%, 3% или 5% вейвлетов. На этом количестве перепады в резкости становятся достаточно заметны глазу, как видно на примере одного из участников соревнования по фотомонтажу, который не определяется другими методами, но заметен при вейвлет-преобразовании.

Фотошоп с Клинтон с одного из контестов по монтажу, который не палится большинством методов. Приненив 5% вейвлет-преобразование можно заметить небольшую разницу в резкости: торс становится резким, а лицо всё еще размытым. Объектив камеры не мог дать такого сильного смещения плоскости фокуса, так что скорее всего лицо не отсюда.

Как обмануть

Сделать фотографии с одной точки, одним объективом с фиксированным фокусом и сразу обработать в RAW. Редкие студийные условия, но всё может быть. Сколько вон лет разбирали всякие видео с Усамой Бен-Ладеном, целые книги писали.

Изображение очень маленькое. Чем меньше изображение — тем сложнее его анализировать вейвлетами. Картинки меньше 200х200 пикселей можно даже не пытаться прогонять через DWT.

Tali's hope