两张“平平无奇”的北京市卫星地图，其实只有一张是真的。

你能分辨出来吗？

其中一张是用Deepfake生成的虚假图像——“北京style”的华盛顿州塔科马市。

这次Deepfake不再用来换脸，而是用于制造假地图。

这个AI模型由多所大学的研究者共同构建，目的是学习如何检测伪造的图像，以便开发识别工具。

相关论文已经在《地图学与地理信息科学》杂志上发表。

研究团队采用了一个用于处理其他类型数字文件的AI框架。

类似于此前将人脸的特征迁移到动物面部的应用，算法在本质上是学习卫星图像的特征，然后通过将特征输入到不同的底图，最后生成deepfake图像。

过程可以简单表示成这样：

首先，通过区分城市B的一组底图和卫星图像，创建一个模型；

然后，将显示城市结构的A市底图，放入Deepfake模型中；

最终生成A市模拟卫星图像，其具有B市的特征。

文章一开始提到的，“北京style”的假地图，就是用这个模型生成的。

塔科马市真实的卫星图像，其实是这样：

现在你可能知道哪张图是假的了~

具体而言，研究人员选择塔科马市作为底图城市：

然后，利用地形和土地使用与之相似的西雅图市，以及与之不同的北京市卫星地图特征，分别生成了虚假图像。

在“西雅图风格”的图像中，可以看到低矮的建筑物、绿色植物，以及较窄的街道；

而在“北京风格”的图像（文章开头左侧图）中，由于北京的建筑物较高，因此AI生成了建筑物的阴影，使得图像看上去颜色更深一些。

虽然风格不同，但是可以明显看出，二者的道路网络和建筑物位置都是相似的。

因此，不知情的人很可能会将颜色和阴影的差别，简单地归因于较差的图像质量，无法辨别真伪。

这一项目的研究团队，由华盛顿的大学地理系的助理教授Bo Zhao、研究生Yifan Sun、俄勒冈州立大学Shaozeng Zhang和Chunxue Xu，以及宾汉姆顿大学的Chengbin Deng组成。

作者表示，这项研究的目的并不是要证明地理空间数据是可以伪造的。

相反，是希望学习如何检测伪造的图像，以便地理学家可以开发数据识别工具，就像事实核查服务，用于实现公共利益。

此外，曾有学者开发了一个叫做Pix2pix的AI工具，将古代的旧地图转换为Google卫星图像，以更好地了解城市在数百年间的变化。

而现在这一方法，也可能在这一领域应用。例如，如果某一区域在过去一段时间没有卫星图像，那么可以根据现有图像创建模拟图像，用于了解该区域的城市扩张和气候变化。

参考链接：[1]https://www.washington.edu/news/2021/04/21/a-growing-problem-of-deepfake-geography-how-ai-falsifies-satellite-images/[2]https://techcrunch.com/2021/04/22/deepfake-tech-takes-on-satellite-maps/[3]https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/15230406.2021.1910075?journalCode=tcag20[4]https://www.google.com/maps[5]https://geography.washington.edu/people/bo-zhao?_ga=2.242589250.1592344996.1619311211-1008038514.1619311211[6]https://spectrum.ieee.org/tech-talk/artificial-intelligence/machine-learning/ai-ancient-maps-satellite-images

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