aloshdenny/reverse-SynthID

What it solves

이 프로젝트는 Google Gemini가 생성한 이미지에 내장된 보이지 않는 워터마크인 Google의 SynthID를 리버스 엔지니어링합니다.

이 프로젝트는 이러한 워터마크를 탐지하고, 이미지에 눈에 보이는 왜곡을 일으키지 않고 정밀하게 제거하는 도구를 제공합니다.

How it works

이 프로젝트는 신호 처리와 스펙트럼 분석을 사용하여 워터마크의 반송파 주파수 구조를 식별합니다.

몇 가지 다른 버전의 제거 기술을 사용합니다:

• V3 Bypass: 다해상도 스펙트럼 코드북을 사용하여 FFT-domain에서 워터마크 신호를 감산합니다.
• V4 Round-06 Pipeline: Stable Diffusion VAE round-trip, elastic deformation (random warp fields), global geometric transforms, resize-squeezing, color-contrast nudges, residual-phase FFT subtraction, 그리고 JPEG compression chain을 결합한 포괄적인 7단계 공격 파이프라인입니다.
• Cross-Color Consensus: V4 시스템은 여러 단색 배경에 걸친 위상 일관성을 분석하여 코드북을 구축함으로써, 워터마크를 실제 이미지 콘텐츠와 분리합니다.

Who it’s for

AI 워터마크, 이미지 탐지 시스템에 대한 적대적 공격, 그리고 Gemini가 생성한 이미지에서 SynthID 워터마크를 제거하고 싶은 사용자들에게 관심이 있는 연구자 및 개발자입니다.

Highlights

• High Accuracy Detection: SynthID 워터마크를 90%의 정확도로 탐지합니다.

• Multi-Model Support: gemini-3.1-flash-image-preview와 nano-banana-pro-preview를 위한 특정 프로필을 포함합니다.

• Visually Lossless Removal: Round-06 파이프라인은 Gemini app의 탐지기를 무력화시키면서도 이미지의 높은 충실도를 유지하도록 설계되었습니다.

• Human-in-the-Loop Calibration: Gemini app의 수동 탐지 피드백을 기반으로 제거 강도를 업데이트할 수 있습니다.