Zhongliang Guo के नेतृत्व वाली टीम ने 7 Oct 2026 को एक शोधपत्र जारी किया। इसमें SRIM का वर्णन है—तस्वीरों में ऐसे सुरक्षात्मक बदलाव जोड़ने का तरीका, जो एडिटिंग के दौरान आम तौर पर किए जाने वाले आकार में कमी के बाद भी बने रहते हैं। मौजूदा तरीके तब कमज़ोर पड़ जाते हैं, जब AI से एडिटिंग से पहले तस्वीर छोटी की जाती है। इससे नुकसान पहुंचाने वाले टूल फिर भी तस्वीर बदल सकते हैं। SRIM कई आकारों पर नमूने लेता है और सबसे कमज़ोर स्थिति पर ध्यान देता है, जिससे अलग-अलग आकार-घटाने के अनुपातों में सुरक्षा मज़बूत बनी रहती है।
SRIM कितना बेहतर है?
9 से 30-megapixel तस्वीरों पर किए गए परीक्षणों में लोकप्रिय AI एडिटर FLUX.2-klein से होने वाला सबसे कमज़ोर स्थिति का बदलाव 0.192 LPIPS से बढ़कर 0.463 LPIPS हो गया। 0.192 LPIPS इससे पहले प्रकाशित सबसे अच्छा नतीजा था। तस्वीर में बदलाव की दृश्यता समान रखते हुए, यह सुरक्षा लगभग दोगुनी मज़बूत है। यह तरीका 9-billion-parameter वाले बड़े मॉडल और FLUX.2-dev के खिलाफ भी कारगर रहा। इनके सबसे कमज़ोर स्थिति के स्कोर क्रमशः 0.450 और 0.386 तक पहुंचे, जबकि पुराने सुरक्षा तरीकों में ये अधिकतम 0.184 थे। InstructPix2Pix के खिलाफ भी इसका प्रदर्शन सबसे अच्छा रहा।
यह क्यों मायने रखता है
ऑनलाइन हाई-रेज़ोल्यूशन तस्वीरें साझा करने वाले आम लोगों के लिए SRIM से AI टूल के लिए तस्वीरों को छोटा करने के बाद चुपचाप बदलना मुश्किल हो सकता है। यह तस्वीर में जोड़े गए शोर को अधिक दिखाई दिए बिना मज़बूत सुरक्षा देता है। हालांकि, यह अभी शोध का प्रोटोटाइप है और उपभोक्ताओं के फोटो ऐप में शामिल नहीं है।
