reverse-synthid

本仓库记录了对Google SynthID隐形图像水印的独立逆向工程工作，仅使用信号处理和频谱分析，而非访问专有编码器或解码器。它同时提供了水印检测器和多代水印去除（“绕过”）流水线。 主要报告能力： - 一个识别SynthID水印的检测器，README声称准确率约为90%。 - 发现分辨率相关的载波频率结构：载波根据图像分辨率位于不同的绝对频率区间，因此码本按分辨率存储单独配置文件，并在绕过时自动选择。 - 相位一致性发现：相位模板被描述为来自同一Gemini模型的图像间相同，绿色通道携带最强信号，并使用黑白交叉验证确认真实载波。 绕过代际： - V1：JPEG压缩基线。 - V2：多阶段变换（噪声、颜色、频率）。 - V3：多分辨率频谱码本减法，报告PSNR为43+ dB，相位相干性大幅下降；保留在仓库中未修改。 - V4（第06轮）：七阶段一体化流水线，结合Stable Diffusion VAE往返、弹性变形、全局几何扭曲、调整大小压缩、颜色/对比度微调、残差相位FFT减法，以及带亮度噪声和双边滤波的JPEG链。通过`--strengths`暴露两个预设（`final`、`nuke`），每个阶段均以PSNR门控并自动回滚。 V4还引入了跨颜色相位共识码本，基于每个模型和分辨率的多个纯色参考图像构建，为指定的Gemini图像模型提供每模型配置文件，以及一个人机回环校准循环，根据手动检测反馈更新载波权重。 工具和工作流程： - Python 3.10+项目，包含从Hugging Face下载参考图像、构建V4码本、运行批量溶解和从反馈校准的脚本。 - 一个健全性检查检测器钩子，用于在手动验证前根据码本共识验证输出。 - 一个分支添加，提供V3绕过的拖放式桌面GUI，设置后无需命令行。 - 参考图像外部托管以保持git仓库轻量；邀请贡献者提交纯黑白Nano Banana Pro输出。 README将工作定位为研究导向，包含逐轮尝试历史，并链接到SynthID解释器可视化工具。