광학과 원근
점진적인 흐림, 수차, 소실선, 초점 평면. 진짜 초점거리는 정확한 방식으로 작동합니다: 그것이 맞지 않으면 가장 먼저 드러나는 균열입니다.
소개
세계에서 가장 발전된 이미지 해독 플랫폼
오늘날 나와 있는 분석 도구들은 사진의 소스 코드를 읽고 대략 "예" 또는 "아니오"로만 답합니다.
하지만 생성된 이미지가 사진으로 다시 찍히거나, 스캔되거나, 화면 속 화면(picture in picture)으로 재촬영되면 그 코드는 사라집니다 — 그리고 잘 만들어진 이미지라면 그런 검사만으로는 구별되지 않습니다. 훈련된 눈이 이미지를 읽듯 재질과 빛과 그림자를 읽는 무언가가 필요했습니다.
그렇다면 역대 최고의 사진작가들의 시선을 하나로 모아 함께 판단하게 하면 어떨까요? Uthentic — 자체 개발한 GuastoniUnmask 코드를 기반으로 — 은 서로 결과를 검토하는 여러 엔진으로 구성되며, 각 엔진은 사진의 서로 다른 층위 — 재질, 피부, 빛, 텍스처, 광학, 해부학, 파일 데이터 — 를 읽는 데 특화되어 있습니다. 그 결과는 그대로 믿어야 하는 숫자가 아니라, 층층이 쌓인 결정론적 보고서입니다.
이미지를 읽는 층위들
재질과 입자
피부 텍스처, 옷감, 표면. 진짜 피부는 불규칙한 미세 질감을 가지지만, 합성 피부는 거의 밀랍처럼 균일한 시각적 덩어리로 뭉치는 경향이 있습니다. GuastoniUnmask는 바로 이 층위를 읽습니다: 피부의 미세 질감과 색소의 배후 조명 일관성입니다.
빛과 촬영
식별 가능한 광원인지 확산광인지, 그림자가 층을 이루는지 평평한지, 눈동자의 반사가 일관되는지. GuastoniUnmask는 피부 색소의 배후 조명이 주변 환경의 반사광과 맞는지 확인합니다. 지나치게 균일한 반사광은 생성 모델이 가장 자주 드러내는 흔적 중 하나입니다.
해부학과 기하학
손, 손가락, 관절, 얼굴의 원근. AI가 여전히 흔들리는 지점입니다.
픽셀 구조와 주파수
GAN과 디퓨전 모델이 남기는, 육안으로는 보이지 않는 미세한 흔적들입니다.
파일의 국소 무결성
잘라 붙이기, 클로닝, 객체 제거처럼 수정된 진짜 사진과, 처음부터 합성된 이미지를 구분합니다. Uthentic이 절대 혼동하지 않는 서로 다른 두 가지입니다.
판정을 넘어서: 장비, 재촬영, 귀속
Uthentic은 그럴듯한 장비 — 카메라, 렌즈, 촬영 설정 — 을 추정하고 이를 뒷받침하는 귀속 지수를 함께 제시합니다. 재촬영 가설도 검증합니다: 첫 생성의 흔적을 지우기 위해 인쇄물이나 화면을 다시 촬영한 경우입니다. 그리고 이미지가 생성된 것으로 판단될 때는 Midjourney, GPT-Image, Stable Diffusion처럼 어떤 모델 계열로 만들어졌을 가능성이 있는지 근거와 함께 제시합니다.
모든 신호, 모든 의심 영역, 관여한 모든 엔진은 오차 범위와 모델 간 합의 정도를 공개한 보정된 신뢰도로 모입니다. 증거가 서로 모순될 때 Uthentic은 안심시키는 숫자를 억지로 내는 대신 그 사실을 그대로 알립니다. 엔진 융합은 총 10,179건의 반복 가능한 테스트로 검증되며, 후보정된 실제 사진을 위한 전용 카테고리도 포함됩니다.
실제로 쓰이는 곳
- 저널리즘
- 보험
- 미디어
- 출판
- 법적·포렌식 증거
결정, 보도, 혹은 법정 증거가 되기 전에 무엇이 진짜인지 확인해야 하는 모든 곳에서 쓰입니다. Uthentic은 이 모든 것을 QR 코드와 샘플링 세부 정보가 담긴 PDF 포렌식 보고서로 제공합니다.