как писать рекламную статью

А меж тем, я набаловался экстремизмом уже на целую статью!

Данный материал (информация) произведён, распространён и (или) направлен иностранным агентом Эсктреми́стой Бандити́стой Ра́скалом Фи́ндовичем (Extremista Banditista Rascal Fiendovich) или касается деятельности иностранного агента Экстреми́сты Бандити́сты Ра́скала Фи́ндовича (Extremista Banditista Rascal Fiendovich).

P. S. Почему я пощу это на реактор, спросят некоторые? Не знаю, вдруг кому будет интересно, хоть рядовой реакторчанин не совсем составляет мою таргет-аудиторию.

Instagram (а также, вероятно, Мета вообще, Гугл, Амазон и другие) прослушивают микрофоны смартфонов юзеров для создания таргетированной рекламы

Издание 404 Media получило доступ к презентации, в которой компания Cox Media Group рекламирует функцию Active Listening, с помощью которой через микрофоны в смартфонах  постоянно записывается и анализируется все и всегда. Этим занимается специальный ИИ, и на основе анализа пользователям подсовывают рекламу.

Так выглядит один из слайдов презентации.

• компания предлагает клиентам услугу «активного прослушивания»;

• опция позволяет ИИ подслушивать ваши разговоры возле смартфона, а также анализировать действия пользователя в сети;

• Active Listening захватывает любые звуки с микрофона любых смартфонов;

• алгоритмы Active Listening позволяют выдавать клиентам самую точную рекламу. Например, после фразы «нужна новая футболка» они видят наплыв таргетированной рекламы футболок;

• главные клиенты CMG: Google, Amazon, Meta.

После публикации, Гугл и Мета удалили все упоминания Cox Media Group со своих ресурсов.

В Google сообщили, что исключили Cox из программы рекламных партнёров, и отметили, что «все рекламодатели должны соблюдать все действующие законы и правила, а также нашу политику Google Ads, и когда мы обнаруживаем рекламу или рекламодателей, которые нарушают эту политику, мы принимаем соответствующие меры». В Amazon заявили, что платформа «Amazon Ads никогда не сотрудничала с CMG по этой программе и делать этого не планирует». В Meta указали, что компания в презентации указана как «генеральный маркетинговый партнёр, а не партнёр „в этой программе“», а также сослались на запись в корпоративном блоге о политике Facebook в отношении применения микрофонов для целевой рекламы.

https://habr.com/ru/news/840424/

https://3dnews.ru/1110390/potrebitelskaya-elektronika-proslushivaetsya-dlya-pokazov-tselevoy-reklami-glasit-prezentatsiya-cox-media-group

Вождь, реклама от ВТБ делает больно звуком на всю громкость. 

"Microsoft" добавила рекламу в чат-бот "Bing"

"Microsoft" добавила в выдачу чат-бота "Bing" рекламные объявления. Разработчики ИИ пока что экспериментируют с поиском оптимального вида для показа рекламы.

Вице-президент "Microsoft" Юсуф Мехди подтвердил, что компания «изучает возможность размещения рекламы в чат-боте, а некоторые пользователи уже начали видеть рекламные объявления». По его словам, поскольку чат-бот "Bing" находится в стадии тестирования, то возможны некоторые различия в том, как будут выглядеть рекламные ссылки.

«Да, реклама скоро будет отображаться у всех пользователей в чат-боте Bing», — добавила директор по коммуникациям "Microsoft" Кейтлин Роулстон в заявлении для СМИ.

Пользователи сообщили, что в текущем виде рекламные ссылки в выдаче чат-бота выдаются после нескольких предложений в виде цитаты с небольшой заметкой, что это реклама. "Microsoft" пытается показать рекламу в таком виде, чтобы она не была слишком навязчива.

Ранее "Microsoft" сообщила, что хочет разделить доходы от рекламы в чат-боте с партнёрами, чей контент способствовал ответу ИИ. Экспертам непонятно, как в этом случае будет выполняться баланс по показу рекламы, так как постоянное включение рекламы добавит и без того сложную когнитивную нагрузку на пользователя, связанную с определением, можно ли доверять данному ответу чат-бота и переходить на рекламу.

16 марта "Microsoft" открыла доступ к чат-боту поисковика "Bing" на базе GPT-4 без листа ожидания. Теперь любой желающий может зарегистрироваться и опробовать чат-бот. "Microsoft" потратила «сотни миллионов долларов» на создание суперкомпьютера для чат‑бота "OpenAI" "ChatGPT" и чат-бота "Bing". Эти затраты теперь компания планирует частично компенсировать через показ рекламы.

Источник:  "Хабр", @denis-19.

"YouTube" тестирует ограничение доступа к видеоплееру за три просмотра видео с активными блокировщиками рекламы

Видеохостинг "YouTube" начал в тестовом режиме рассылать пользователям предупреждение о том, что на их устройствах будет заблокирован видеоплеер после просмотра трёх роликов без подписки с включёнными блокировщиками рекламы.

Об этом сообщил пользователь "Reddit" под ником "Reddit_n_Me". он опубликовал скриншот всплывающего окна, в котором видеохостинг заявляет, что подозревает пользователя в использовании блокировщика рекламы. "YouTube" угрожает, что ограничит доступ к видеоплееру, если блокировщик рекламы не будет отключён, поскольку «реклама позволяет "YouTube" оставаться бесплатным для миллиардов пользователей по всему миру».

Такое всплывающее окно пользователи видеохостинга уже получали ранее: около месяца назад "YouTube" начал показывать его при использовании площадки с блокировщиками рекламы. Теперь же к тексту о том, что реклама позволяет "YouTube" оставаться на плаву, и предложению присоединиться к "YouTube Premium" прибавилась угроза блокировки видеоплеера.

Судя по всему, пока что "YouTube" тестирует такие меры с ограниченным числом зрителей – в ветке "Reddit" пользователи пишут, что пока не сталкивались с подобными всплывающими окнами.

В мае "YouTube" сообщила, что добавит одну 30-секундную рекламу вместо двух 15-секундных без возможности пропуска на телевизорах и умных устройствах.

Источник:  "habr", @avouner.

Питомец, которого мы заслужили.

Продать снег эскимосам — звучит как признание таланта торговца. Тут раньше ещё было — «впарить песок арабам», но, как оказалось, обитателям ОАЭ очень нужен песок, сюрприз. Так вот. А как вам — продать камень человеку? Я, конечно, понимаю, что есть такие явления как «карьеры» и «драгоценные камни». Но я говорю о том, чтобы продать одному обычному человеку с улицы один обычный камень примерно с этой же улицы. Как вам такое? А ведь кое-кто умудрился провернуть подобное, чуть ли не в промышленных масштабах. Люди действительно их покупали, на полном серьёзе. Поштучно и по цене 3.95 доллара за штуку. Обычные камни, каких полно на улице. Без встроенного телевизора, радио или даже без гравировки. Да, никаких наклеенных глаз и рисунков на них тоже не было. И люди платили за них 4 доллара! В чём был прикол?

Во-первых, в том, как все это выглядело.

В начале 1975 года Гари Дал работал простым копирайтером в обычном рекламном агентстве в городе Лос-Гатос (Калифорния). Через полгода он стал простым менеджером по работе с клиентами. Короче, не самая завидная карьера. Ничего примечательного, банальная судьба, но через полгода он внезапно резко перешёл в разряд «богатых и знаменитых», заработав около 50 миллионов долларов по нынешнему курсу. Всё, что он сделал — приложил немного юмора и понимания момента. Семидесятые характерны свободой нравов, и развитием постмодерна. Странные идеи, необычные явления, отринем всё старое, да здравствует новое. Большинство людей искало что-то неожиданное, и Гари подарил им то, что они хотели. Странное, необычное со своей философией и простым пояснением для покупателей — нахрена им это было нужно. 

Сам создатель продает свое изобретение.

Короче, всё началось во время одной из попоек в баре и обсуждения с друзьями сложностей содержания домашних животных (деньги, заботы, портят мебель, платить ветеринарам, выгуливать). Вот тогда Гари понял, что у людей нынче явные проблемы с домашними питомцами. Им нужен кто-то, свободный от таких недостатков, не будет требовать заботы, еды и всего подобного — решил он! И, вот идеальный питомец — камень. Друзья за кружкой пива поржали, Гари тоже, но идея начала формироваться. Поэтому через некоторое время он занял денег у друзей (или, как говорят в бизнесе — нашёл инвесторов) и отправился на берег. Да, первые камни Дал лично собирал на пляже неподалёку. Это потом начал покупать оптом в строительных магазинах. Затем он упаковал находки в милые коробочки с дырочками «для дыхания» и с сеном внутри (чтобы было похоже на переноску для питомцев и чтобы камню не было грустно). В качестве вишенки в комплект входила небольшая юмористическая инструкция на 30 страниц. В ней рассказывалось о породах камней (разные цвета), как перевезти питомца на новое место (положите на газету и дайте ему три дня, чтобы привыкнуть к обстановке) или как научить камень команде «фас» (просто кидайте его в сторону обидчика, чем лучше ваш глазомер и сила броска, тем эффективнее будет атака). И, естественно, рассказывалось о важности духовной связи между хозяином и питомцем. Себестоимость производства такого «камня» составляла около 95 центов. То есть, продавая их за 3.95, Гари получал 3 доллара прибыли с каждого экземпляра. И он умудрился реализовать миллионы этих штук буквально за пару месяцев появления камня-питомца на рынке. Камни появились впервые в августе 1975 года на большой выставке подарков Gift Show в Сан-Франциско, куда он пришёл с пробной партией. И уже оттуда Гари ушёл с огромным количеством предложений о сотрудничестве. Затем были аналогичные выставки в Нью-Йорке и Лос-Анджелесе.

Инструкция к «питомцу»

Люди действительно оценили шутку. Покупателям понравилась философия того, что даже обычные камни могут быть питомцами. Просто добавьте фантазию, вспомните себя в детстве, когда любая ветка была оружием, а коробка — автомобилем. Не забывайте, что радость человеку приносит не обладание объектом, а идея! Кто вам мешает представить, что этот камень — живой? Да никто. Покупатели давали им имена, разговаривали с ними и, похоже, что это для многих действительно работало. Конец пафосной речи. Но как вы понимаете, всё равно большинство людей покупали их просто по приколу в качестве идиотского подарка. Или для того, чтобы поставить его на рабочий стол и с серьёзным лицом задвигать недоумевающим коллегам, телеги о том, что это твой настоящий питомец, важна фантазия и душевная связь. А сейчас он просто спит. Сама упаковка, инструкция, маркетинг. Всё было выполнено на высоком уровне. Заинтересовалась пресса, поднялась шумиха. Подключились крупные торговые сети, вроде Bloomingdales. Камень просочился во все рейтинги «самых идиотских вещей в мире». Газеты смаковали подробности «грандиозной аферы». Но это лишь подогревало интерес публики, все хотели поучаствовать в этом идиотизме и продажи росли как на дрожжах. Всё это быстро стало вирусным, и сарафанное радио позволяло прекрасно камням захватывать всё больше и больше людей. 

Современная версия. 

Предприятие просуществовало два года. Потом появились подражатели как простые, так и более продвинутые (например, камни с дипломами — цена «питомца» зависела от научной степени или целые «игровые площадки для гальки»). Короче, произошло перенасыщение и люди привыкли к этой шутеечке. Рынок начал сжиматься, а инвесторы вдруг решили, что Гари утаивает от них часть прибыли, и подали на него в суд. В этом деле он проиграл, выплатил около миллиона долларов и его решимость придумывать что-то масштабное явно пошла на спад. Нет, он пытался развивать свою идею, вроде продажи «специального корма для камней» или даже курсов обучения «питомцев» новым трюкам, но было поздно, эпидемия прошла. В качестве прикола он даже устроил «дерзкое похищение Китая по частям». Предлагал всем американцам купить немного земли материкового Китая по $5.95. Мол, если мы все приобретём этой землицы, то у них не останется места, где жить. Хитрый план... тоже не взлетел, потому что буквально через пару недель президент Картер признал Китай союзником США, а воровать у новых, ну пусть будет друзей... ну как-то не по-товарищески. Идея с разведением песка (покупаешь пузырёк с «женским песком» и пузырёк с «мужским песком», после чего ждёшь, когда у тебя образуется пустыня) — тоже не особо сыграли. Точнее, первые 50 тысяч люди ещё как-то раскупили, но на этом всё. Ещё у него была идея создать «Project 80». В рамках этого проекта Гари предлагал всем людям, рассказать ему свои глупые идеи, и брался реализовать самые интересные из них, за определённый процент с продаж. И где-то на этом этапе бывший копирайтер понял, что люди... ну, не всегда придумывают хорошие идеи. Скоро Гари сказал, что устал оттого, что к нему начали ломиться люди с глупыми идеями и прекратил свой проект.

Внутри бара, который открыл Гари.

И тут надо сказать, что звание «тот самый парень с камнем-питомцем» начало раздражать Гари. Он по натуре считал себя творцом, а тут, из всех идей выстрелила только одна. Да и та придумалась буквально на коленке и в шутку. Дал больше не смог повторить её успех, и это тем более его раздражало. И тогда, волевым усилием Гари принял решение, которое, я уверен, тут бы одобрили 93,234234% читателей этого ресурса. На деньги, оставшиеся после его звёздного продукта, он открыл свой бар. Назвал его Carrie Nation's и тот даже пользуется популярностью у населения городка Лос-Гатос. Но это для души, а так-то у него был свой бизнес — рекламное агентство Gary Dahl Creative Services. Позднее он даже написал книгу «Реклама для чайников», где переосмыслял знания, полученные во время всех своих компаний. Гари умер в 2015 году, но дело его продолжает жить. До сих пор в интернете можно купить камень с подключением к компьютеру и Bluetooth. Оно ничего не даёт, но вполне в духе времени. Этот кейс с продажей совершенно ненужных вещей, разбирают на многих курсах по маркетингу. Благодаря Камню-питомцу возник даже специальный термин «экономика глупых». А всего надо было положить камень в коробку и объяснить людям, зачем он им нужен.

Пруфы:
1. История на Vox
2. Некролог Гари Дала 
3. Статья в NYTimes о нем. 
4. PDF с инструкцией к камню.
5. Книга They Laughed at Galileo

Dove запустил соцкомпанию "по проблеме сексуализации женщин в играх", но получил не ту реакцию, которую ожидал©

Первоисточник

Популярный косметический бренд Dove запустил социальную кампанию, привлекающую внимание "к проблеме чрезмерной сексуализации женщин в видеоиграх". Кампанию продвигает видеоролик, в котором главная героиня, помимо борьбы с монстрами, сражается за свое "я".

Социальная кампания Dove продвигается с помощью короткого видеоролика, в котором виртуальная героиня по имени Цинтия сражается с "боссом", а также со стереотипом, что каждая героиня игры должна быть "секс-бомбой".

В коротком видеоролике показано, как Цинтия, надев облегающие доспехи с обширным декольте, ежедневно встречается лицом к лицу с виртуальными монстрами. Однако после битвы, когда свет софитов угасает, девушка возвращается в свою гардеробную и с облегчением снимает наряд, который показывает совсем другое телосложение. Цинтии явно некомфортно притворяться той, кем она не является. Кульминацией истории является слоган: "Давайте сделаем виртуальную красоту реальной".

Почему Dove запустил такую кампанию? По ее данным, 60% девочек и 62% женщин "чувствуют себя неправильно представленными в играх", более 1/3 молодых девушек ощущают негативное влияние на самооценку из-за отсутствия разнообразия аватаров, 74% женщин хотят, чтобы в виртуальных мирах было больше женских персонажей.

По словам вице-президента Dove Леандро Баррето, создатели этой кампании хотели донести, что "красота должна быть источником уверенности в себе, а не беспокойства". Стоит отметить, что в создании ролика Dove сотрудничала с Epic Games и ассоциацией Women in Games.

Ролик оказался не особо популярным, его посмотрело всего около 1.3 тыс., но даже среди этого числа, на момент написания, лайк поставили всего 14 пользователей против 173 дизлайков.

Видео явно подменяет понятия, продвигая современный бодипозитив, который с изначальной концепцией перестал иметь что либо общее. Если раньше посыл бодипозитива был направлен на людей с рождения не привлекательных или тех, кто из-за аварии получил серьезные косметические травмы, чтобы они не стеснялись и приняли себя такими, какие они есть. То сейчас к этому движению добавилось ожирение, полностью исказив изначальный посыл. Ведь ожирение это болезнь, которая влияет не только на внешность, но и несет за собой множество проблем со здоровьем. Поэтому продвигать подобные идеи безнравственно и аморально.

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.