Yapay Zeka Görselleri için IPTC ve C2PA Meta Verisi

Yapay zeka ile üretilmiş bir görselin kökenini dosyanın içine yazmanın standart yolu, IPTC fotoğraf meta verisindeki Digital Source Type alanına uygun bir değer girmektir. Tamamen yapay zeka modeliyle üretilen görsel için Google'ın görsel meta veri sayfası trainedAlgorithmicMedia değerini listeler. Dosyanın nasıl üretildiğini imzalı biçimde taşıyan C2PA içerik kimlik bilgileri ise ayrı bir katmandır. Galeri sitenizde bir yapay zeka görseli yayınlıyorsanız hangi katmanın ne işe yaradığını bilmeniz gerekir.

Arayüzü Türkçe kullanıyorsanız etiket adları farklı görünebilir.

Görselin kökeni neden etiketlenir?

Okuyucu bir görsele baktığında onu kamerayla çekilmiş mi, elle çizilmiş mi, yoksa bir model tarafından mı üretilmiş olduğunu göremeyebilir. Kökeni açıkça belirtmek, okuyucuya bağlam verir. Google'ın üretken yapay zeka sayfası, içeriğin nasıl üretildiğini paylaşmanın okuyucuya bağlam sağlayabileceğini, görsel meta verisi eklemenin de özellikle yapay zeka ile üretilen görsellerde kökeni belirtmeye yardımcı olduğunu söyler.

Etiketi kim okur?

Etiketin üç farklı okuru vardır: sayfayı gören ziyaretçi, dosyayı indirip başka yerde kullanan kişi ve görsel meta verisini okuyan sistemler. Görünür bir açıklama ziyaretçiye hitap eder. Dosya içindeki alanlar ise görsel nereye giderse onunla birlikte gider. İkisini birbirinin yerine koymayın.

Etiketin yapamadığı şeyler

Meta veri, görselin kalitesini ya da doğruluğunu garanti etmez. Sıralama etkisi de belgelerde vaat edilmez. Google'ın sayfası, meta verinin arama sonuçlarında görüneceğini de garanti etmediğini söyler. Etiketin işi, kökeni açık ve makine tarafından okunabilir biçimde yazmaktır.

Etiketin görünür ve görünmez biçimleri

Bir galeri sitesinde köken bilgisi üç yerde yaşayabilir. Birincisi eser sayfasındaki kısa not ya da görsel altı yazısıdır ve ziyaretçi onu okur. İkincisi dosyanın içindeki IPTC alanlarıdır ve görsel indirildiğinde de yanında gelir. Üçüncüsü sayfanın işaretlemesidir ve arama sistemleri bu katmanı okur. Hangi katmanı kimin yazdığı, hangi dosyadan beslendiği ve kimin güncellediği önceden belli değilse bu üç katman zamanla birbirinden ayrışır.

Uygulama önerisi: her eser için bir kayıt formu tanımlayın ve üç katman da bu formdan türesin. Form, eserin adını, üretim yöntemini, kullanılan aracı, seçilen Digital Source Type değerini, Creator ve Credit Line bilgisini içerir. Form doldurulmadan eser yayına alınmaz.

İki katman: dosyanın içindeki meta veri ve sayfadaki işaretleme

Google'ın görsel meta veri sayfası (yeni sekmede açılır), görsel bilgisini iki yoldan verebileceğinizi anlatır ve ikisinden birini kullanmanın yeterli olduğunu belirtir. Yapılandırılmış veri, görselin göründüğü her sayfaya eklenir, dolayısıyla her görünüm için tekrarlanır. IPTC fotoğraf meta verisi ise görsel dosyasının içine gömülür, görselle birlikte taşınır ve yalnızca bir kez eklenir.

Uygulama önerisi

Üç katmanı birlikte kullanın, ama aynı bilgiyi veriyorlar mı diye kontrol edin. Galeri yeni bir görsel eklediğinde dosya içi meta veri ve sayfadaki not aynı kökeni söylemelidir.

IPTC Digital Source Type değerleri

Google'ın sayfası Digital Source Type alanının görselin nasıl üretildiğini belirttiğini ve şu IPTC NewsCodes değerlerini kullandığını listeler.

Her değerin adresi https://cv.iptc.org/newscodes/digitalsourcetype/ yoluna değerin adı eklenerek oluşur. Ayrıntılı tanımlar IPTC'nin Digital Source Type sözlüğünde (yeni sekmede açılır) yer alır.

Sözlükteki diğer terimler

IPTC sözlüğü yalnızca yapay zeka değerlerini içermez. Kamerayla kayıt için digitalCapture, birden fazla gerçek karenin otomatik birleşimi için computationalCapture, insanların üretken olmayan araçlarla düzeltmesi için humanEdits, üretken olmayan araçlarla insan yapımı üretim için digitalCreation gibi terimler de vardır. Sözlük ayrıca minorHumanEdits, digitalArt ve softwareImage terimlerini yeni kullanım için emekliye ayrılmış olarak gösterir.

Değer seçiminde sorulacak sorular

Sözlükteki tanımlar kısadır, ama gerçek işler birden fazla adımdan oluşur. Doğru değeri bulmak için üretim süreci üç soruyla özetlenebilir.

1. Görselin ilk hâli nasıl oluştu: kamerayla mı, elle mi, formülle mi, üretken modelle mi?
2. Sonradan hangi işlemler yapıldı: yalnızca düzeltme mi, yoksa üretken bir araçla içerik eklendi mi?
3. Başka görsellerle birleştirme yapıldı mı ve birleştirilen parçalardan en az biri üretken mi?

İlk sorunun cevabı üretken model ise değer tek başına belirlenir. Üçüncü soru evetse karışım değerleri gündeme gelir. Bu soruları kayıt formuna yazın ki değeri seçen kişi, kararın gerekçesini de belgelesin.

Hangi görsele hangi değer?

Doğru değeri seçmek için görselin hangi adımlarla üretildiğini bilmek gerekir. Tablo: görsel durumu ve aday değer. Uygulama önerisi: tereddüt ettiğiniz durumda sözlükteki tanımı okuyun ve üretim adımlarını belgeleyin.

Karışık işlerde dikkat

Bir sanatçı fotoğrafını çekip üzerine üretken bir araçla arka plan eklediyse tek bir değer iki gerçeği birden anlatamaz. Bu durumda karışım değerlerinden birini seçin ve görünür açıklamada hangi bölümün üretildiğini yazın.

Lisans bilgisi alanları

Google'ın sayfası lisanslama için iki alan daha listeler. Licensor URL, görselin nasıl lisanslanacağını açıklayan sayfayı gösterir. Web Statement of Rights ise görselin lisansını anlatan sayfadır ve sayfaya göre "lisanslanabilir" rozetinden yararlanmak için bu alan gereklidir. Her iki alan da yapay zeka etiketinden bağımsızdır. Galerinin görsellerini lisansladığı bir model varsa bu alanlar köken bilgisiyle birlikte doldurulabilir. Alan adları ve ayrıntı için Google'ın sayfasına bakın.

Google'ın okuduğu diğer IPTC alanları

Digital Source Type tek alan değildir. Google sayfası Copyright Notice, Creator, Credit Line, Licensor URL ve Web Statement of Rights alanlarını da listeler. Copyright Notice, eserin telif sahibini. Creator, fotoğrafçıyı ya da uygunsa kurumu. Credit Line ise görsel yayınlanırken anılacak kişiyi ya da kurumu belirtir.

Sanatçı ve galeri adı

Yapay zeka destekli bir eserde Creator alanına kimin yazılacağı galerinin kararıdır ve belgede bu konuda ifade yoktur. Uygulama önerisi: eseri yönlendiren sanatçının adını, kullanılan aracı ve galerinin adını görünür açıklamada ve iç kayıtta tutarlı biçimde yazın. Alanları boş bırakmak yerine, eksik bilgiyi neden bilmediğinizi kayıt altına alın.

Hak bilgisini silmemek

Google'ın sayfası, hak bilgisi taşıyan meta verinin, özellikle Creator, Credit Line ve Copyright Notice alanlarının kaldırılmamasını önerir. Bir görseli işlerken bu alanların korunup korunmadığını her adımdan sonra kontrol edin.

Eser türüne göre uygulama

Bir galeri yalnızca tek tür görsel yayınlamaz. Fotoğraf, dijital çizim, baskı taraması ve video karesi aynı sergide yer alabilir. Her tür için köken sorusu farklı bir yerden başlar.

Taranmış eserlerde dikkat

Fiziksel bir tablonun taranmış hâli, yapay zeka etiketi taşımaz. Ancak tablo üretken bir görselin baskısıysa köken yine üretken modeldir. Taramanın nasıl yapıldığı ile eserin nasıl yaratıldığı ayrı sorulardır ve ikisi de kayıt formunda yer alır.

C2PA ve içerik kimlik bilgileri

C2PA, medyanın nereden geldiğini ve nasıl değiştiğini doğrulamaya yarayan teknik standartları geliştiren bir koalisyondur. C2PA belirtimleri sayfası (yeni sekmede açılır) bu belgeleri bir arada sunar ve teknik belirtimleri "Content Credentials" ile "Attestations" başlıkları altında, rehber ve bilgilendirme belgelerini ise ayrı bir grupta toplar.

Google C2PA için ne söyler?

Görsel C2PA meta verisi içeriyorsa Google bu ayrıntıları çıkarabilir ve "About this image" özelliğinde gösterebilir. Bu, bir görselin nasıl oluşturulduğunu ya da yapay zeka araçlarıyla düzenlenip düzenlenmediğini gösterebilir. Meta veri, C2PA 2.1 veya daha yeni sürümü kullanan bir imzalayıcıdan gelmeli ve manifest, C2PA Güven Listesi'ndeki bir sertifikayla imzalanmış olmalıdır. Sayfa gösterimi garanti etmez.

IPTC ile C2PA aynı şey midir?

Hayır. IPTC değeri dosyadaki bir alandır. C2PA, imzalı bir kayıt yapısıdır. Aralarındaki ilişki ya da biri varken diğerinin gerekli olup olmadığı konusunda belgelerde bir ifade yoktur. İkisini birbirinin yerine koymayın.

Çakışma kuralı: yapılandırılmış veri mi, dosya mı?

Google'ın sayfası, yapılandırılmış veri ile IPTC meta verisi birlikte kullanıldığında bilgiler çelişirse Google'ın yapılandırılmış veriyi kullanacağını söyler. Bu kural, iki katmanı ayrı ekiplerin yönetmesi halinde önemlidir.

Çelişkiyi önlemek

• Görsel meta verisini yazan kişi ile sayfa işaretlemesini yazan kişi aynı kayıt formunu kullanır.
• Eser yeniden düzenlenirse hem dosya hem işaretleme güncellenir.
• Galeri, görselin kökenine dair tek bir kayıt satırı tutar ve diğer yerler bu satırdan beslenir.

Alanları hangi araç okuyor?

Aynı dosyayı farklı meta veri okuyucuları farklı alan adlarıyla gösterebilir. Bir araçta "Digital Source Type" olarak görünen alan, bir diğerinde başka bir etiketle listelenebilir. Kontrolü tek bir araca bağlamayın. İki farklı okuyucuyla bakmak, bir etiket sorunuyla gerçek bir kayıp arasındaki farkı gösterir.

Meta verinin dosyanın yaşam döngüsünde korunması

Dosyaya yazdığınız köken bilgisi, görselin yüklendiği, yeniden boyutlandırıldığı ya da farklı biçime çevrildiği her adımda sağlam kalıyor mu? Hangi aracın bu alanları koruduğu araca ve ayarlara bağlıdır ve belgelerde bu konuda genel bir ifade yoktur. Bu yüzden korunduğunu varsaymak yerine her adımdan sonra ölçün.

Kontrol yöntemi

1. Yayınlamadan önce dosyayı üretim ortamındaki son hâliyle alın.
2. Bir meta veri okuyucuyla Digital Source Type, Creator, Credit Line ve Copyright Notice alanlarına bakın.
3. Alanlar eksikse, hangi adımda kaybolduğunu bulmak için adımları tek tek yeniden çalıştırın.
4. Kayıp varsa son adımda meta veriyi yeniden yazın ve sonucu kayda geçirin.

Yeniden yazmak yetmeyebilir

Uygulama önerisi: C2PA kullanıyorsanız her işleme adımından sonra imzalı kaydı kontrol edin; imzaların davranışı için C2PA'nın rehber belgelerine bakın.

Dosya adı ve diğer alanlar

Uygulama önerisi: köken bilgisini dosya adına yazmayın. Dosya adını eserin adı ve sergi bilgisi için kullanın, köken kaydını IPTC alanında tutun.

Kayıt formunda sürüm notu

Uygulama önerisi: kayıt formuna her eser için bir sürüm satırı ekleyin. Satırda dosyanın hangi adımlardan geçtiğini, son işlemi yapan kişiyi ve işlem tarihini yazın. Böylece bir alan kaybolduğunda hangi adımda kaybolduğu aranmadan görülür. Aynı satıra meta veri okuyucunun adını da ekleyin, çünkü farklı okuyucular aynı alanı farklı adlarla gösterebilir. Eserin dosyası değiştiğinde yeni bir satır açın ve eski satırı silmeyin. Üç aylık gözden geçirmede bu satırlar, hangi işleme adımında alan kaybı yaşandığını gösterir ve düzeltmenin hangi adıma yapılacağını belirler.

Kökeni belirsiz görseller

Galeriye bağış, miras ya da devir yoluyla gelen eserlerin üretim adımları bilinmeyebilir. Bilinmeyen bir kökeni tahminle doldurmayın. Uygulama önerisi: kayıt formuna "köken doğrulanamadı" satırı ekleyin, Digital Source Type alanını boş bırakın ve görünür notta yalnızca bilinen bilgiyi yazın. Sonradan bilgi ulaşırsa alan, sayfa notu ve işaretleme birlikte güncellenir. Yanlış bir değer yazmak, boş bir alandan daha zararlıdır, çünkü okuyucuya kesin bir bilgi gibi görünür.

Sanatçının kendi ifadesi

Üretken araç kullanan bir sanatçı, çalışma biçimini kendi sözleriyle anlatabilir. Galeri bu açıklamayı eser sayfasında sanatçının ifadesi olarak sunabilir, ama dosya içi alan ile görünür not için kısa, nötr ve doğrulanabilir bir ifade kullanılır. Sanatçının felsefesi ile köken etiketi aynı metne sıkıştırılmaz.

Alt metin, görsel altı yazısı ve görünür açıklama

Dosya içi meta veri okuyucunun gözünden uzaktır. Görünür açıklama ise sayfanın bir parçasıdır. Alt metin ise erişilebilirlik içindir, köken etiketinin yerine geçmez. Alt metin görseli anlatır. Köken notu görselin nasıl üretildiğini söyler. Alt metin kurallarını makale görseli, alt metin ve stok görsel lisansı yazısında bulabilirsiniz.

Örnek ifadeler

• Görsel altı yazısı: "Yapay zeka aracıyla üretilmiş görsel, sanatçı tarafından yönlendirilmiş ve düzenlenmiştir."
• Karışık iş: "Fotoğraf sanatçının çekimidir, arka plan üretken bir araçla genişletilmiştir."
• Alt metin: "Deniz kıyısında duran, mavi tonlarda soyut bir kompozisyon."

Dijital arşivle uyum

Galerinin dijital arşivinde eski eserler meta verisiz dosyalar olarak durur. Bunların tamamını bir seferde düzeltmek gerekmez. Öncelik sırası belirleyin: önce sitede yayında olan eserler, sonra yeni eklenecekler, en son arşivde duranlar. Her grup için bir tarih hedefi koyun ve ilerlemeyi kayıt tablosunda izleyin.

• Yayındaki eserlerde köken kaydı eksik olanları listeleyin.
• Üretken araç kullanılmış olanlara öncelik verin.
• Her düzeltmeden sonra dosyayı meta veri okuyucuyla kontrol edin.

Galeri iş akışı: kayıt, ekip ve onay

Köken bilgisi, görsel galeriye girerken kayda geçer; yayından sonra aranmaz. Her görsel için bir köken satırı tutun: eserin adı, üretim yöntemi, kullanılan araç, değer, sorumlu kişi ve tarih.

Roller

Sanatçı üretim adımlarını bildirir. Küratör ya da editör değeri seçer. Web sorumlusu dosya meta verisini ve işaretlemeyi uygular. Yayın öncesi bir kişi dosyayı okuyucuyla kontrol eder. Yazar ve sorumluluk görünürlüğü için yazar sayfası rehberine bakın.

Üç aylık denetim

Uygulama önerisi: her üç ayda bir yayındaki eserlerden rastgele birkaçını seçin ve dosya meta verisi, sayfa işaretlemesi ve görünür notu karşılaştırın. Tutarsızlık varsa kayıt formuna dönün. Denetimin amacı, galerinin kayıt sistemini sınamak ve eksik alanları erken yakalamaktır.

• Seçilen eserlerde Digital Source Type değeri kayıt formuyla aynı mı?
• Creator ve Credit Line alanları dolu mu?
• Sayfa işaretlemesi dosyadaki bilgiyle çelişiyor mu?
• Görünür not hâlâ doğru mu, eser yeniden düzenlendiyse güncellendi mi?

Ekip içinde terimleri ortaklaştırmak

Köken etiketleri üzerinde çalışan herkesin aynı terimleri aynı anlamda kullanması gerekir. Sergi sorumlusu "yapay zeka destekli" derken bir sanatçının yalnızca renk düzeltmesini kastedebilir, web sorumlusu ise üretken bir modelin çıktısını anlayabilir. Uygulama önerisi: kayıt formunda üç terimi tanımlayın ve tanımları IPTC sözlüğündeki karşılıklarıyla eşleştirin.

Sergi sayfası ve katalogda aynı not

Aynı eser sergi sayfasında, katalogda, bültende ve sosyal medya paylaşımında yer alabilir. Her yüzeyde farklı bir ifade kullanılırsa okuyucu çelişkili bilgi görür. Kısa bir ana ifade belirleyin ve her yüzey bu ifadeyi kullansın. Ana ifade kayıt formunda durur, değişirse hepsi birlikte güncellenir.

Eser sayfası için örnek not şablonu

Sayfadaki köken notu için kısa, tutarlı bir şablon kullanın. Şablon üç parçadan oluşur: eserin nasıl üretildiği, kimin yönlendirdiği ve varsa sonradan yapılan müdahale. Örneğin: "Bu eser üretken bir görsel modelle hazırlanmış, sanatçı tarafından yönlendirilmiş ve renk düzeltmesiyle tamamlanmıştır." Şablon, sanatçının ifadesini, kataloğu ve dosya alanlarını aynı kayda bağlar.

Karar kuralı: hangi etiket, hangi katman?

Örnek senaryo: bir sanat galerisi

Örnek senaryo: bir sanat galerisi, çevrimiçi sergisi için iki eser yayınlar. Birincisi bir sanatçının üretken bir modelle hazırladığı soyut kompozisyondur. İkincisi, sanatçının çektiği bir fotoğrafın kenarlarının üretken araçla genişletilmiş hâlidir.

Uygulama

1. Birinci eserin Digital Source Type alanına trainedAlgorithmicMedia yazılır.
2. İkinci eserin alanına compositeWithTrainedAlgorithmicMedia yazılır ve görsel altı yazısında genişletilen bölüm belirtilir.
3. Her iki dosya için Creator ve Credit Line alanları sanatçı ve galeri adıyla doldurulur.
4. Yayın sistemine yüklenen dosya bir meta veri okuyucuyla kontrol edilir ve alanların durduğu görülür.
5. Sayfa işaretlemesi, dosyayla aynı bilgiyi taşıyacak biçimde güncellenir.
6. Kayıt formu doldurulur ve onaylayan kişinin adı yazılır.

İkinci örnek: sergi kataloğu

Örnek senaryo: galeri, sergi kataloğunu hazırlarken eserlerin yüksek çözünürlüklü dosyalarını matbaaya gönderir. Katalog sürümünde görsellerin meta verisi eksiktir, çünkü matbaa için hazırlanan dosyalar yeniden kaydedilmiştir. Web sorumlusu, katalog dosyalarından web sürümünü üretmek yerine, kayıt formundan meta veriyi yeniden yazar ve son dosyayı iki farklı okuyucuyla kontrol eder. Böylece web sürümünün köken bilgisi katalogdan bağımsız olarak korunur.

Karar kuralının sınırları

Karar tablosu, ekibin ilk tepkisini yönlendirir ama her durumu çözmez. Bir eserde hem kamerayla çekilmiş bölümler hem üretken eklemeler hem de el çizimi katmanlar varsa tek değer yetersiz kalabilir. Böyle bir eserde karışım değerinden biri seçilir ve görünür notta hangi bölümün nasıl üretildiği ayrıntılı yazılır. Değer ile not arasında çelişki olmamasına dikkat edin. Seçim konusunda tereddüt eden kişi, tanımı IPTC sözlüğünden yeniden okur ve gerekçesini kayda yazar.

Etiketin sanatsal değerle ilgisi yoktur

Üretken bir araçla hazırlanan eser, değeri düşük bir eser anlamına gelmez. Etiket yalnızca üretim biçimini belirtir. Galeri, okuyucuya yargı bildirmeden, nötr bir dille kökeni açıklar. Bu nötr dil, hem sanatçıya hem ziyaretçiye saygılı bir tutumdur.

Yanlış anlaşılan noktalar

"Meta veri yazdım, açıklama gerekmez"

Dosya içi alanı ziyaretçi görmez. Görünür not ayrıca gerekebilir.

"C2PA varsa IPTC gereksiz"

Belgelerde bu konuda ifade yoktur. İkisini ayrı katman olarak ele alın.

"Etiket sıralamayı yükseltir"

Böyle bir iddia kaynaklarda yoktur. Etiketin amacı köken şeffaflığıdır.

"Bir kez yazdım, her yerde kalır"

Dosya işlendikçe alanlar değişebilir. Yayın ortamındaki son dosyayı kontrol edin.

Meta veri okuyucu seçimi ve kayıt

Galeri, dosyaları okumak için hangi araçları kullandığını kayda geçirmelidir. Aynı dosya iki farklı okuyucuda farklı alan adlarıyla görünebilir, bu yüzden kontrolün hangi araçla yapıldığı da bilgidir. Kayıt satırına okuyucunun adını, kontrol tarihini ve kontrolü yapan kişinin adını ekleyin. Böylece bir alan kaybolduğunda, kaybın hangi dosya sürümünde ve hangi tarihte fark edildiği izlenebilir.

Yayından sonra izleme

Yayın tamamlandığında iş bitmez. Sitenin görsel işleme zinciri değişirse, örneğin yeni bir optimizasyon aracı eklenirse ya da dosya biçimleri değişirse, daha önce korunan alanlar kaybolabilir. Uygulama önerisi: zincirde her değişiklikten sonra yayındaki birkaç eserin meta verisini yeniden okuyun ve sonucu kayda ekleyin. Kontrolü bir örnek üzerinde yapmak yeterlidir, ama örnek hem üretken hem üretken olmayan eserleri içermelidir.

Yayın öncesi kontrol listesi

• Görselin üretim adımları belgelendi.
• Digital Source Type değeri sözlükteki tanıma göre seçildi.
• Creator, Credit Line ve Copyright Notice alanları doldu ve korundu.
• Yayın ortamındaki son dosya meta veri okuyucuyla kontrol edildi.
• Sayfa işaretlemesi dosyayla aynı bilgiyi veriyor.
• Görünür köken notu ve alt metin ayrı ayrı yazıldı.
• C2PA kullanılıyorsa imzalayıcının sürümü ve sertifikası kontrol edildi.
• Köken kaydı dolu ve sorumlu kişi yazılı.

Yapay zeka destekli içerikte editör denetimi için yapay zeka ile makale yazımı ve editörlük ile editör kontrol listesi yazılarına bakabilirsiniz. Ürün görsellerinde Merchant Center'ın ayrı kuralları vardır: Google'ın üretken yapay zeka içeriği sayfası (yeni sekmede açılır), yapay zeka ile üretilen görsellerin IPTC meta verisinde TrainedAlgorithmicMedia değeriyle işaretlenmesi gerektiğini belirtir.

Üç aylık gözden geçirme sorusu

Her üç ayda bir galerinin kayıt formunu, dosya meta verisini ve sayfa işaretlemesini birlikte gözden geçirmek, kaymayı erken yakalar. Gözden geçirmede rastgele seçilen eserlerde üç katmanın aynı bilgiyi verdiğine bakılır. Fark bulunursa neden olduğu araştırılır: yeniden düzenleme mi, aracın meta veriyi silmesi mi, kayıt formunun güncellenmemesi mi? Bulgu kayıt formuna ve iş akışına geri taşınır, böylece aynı sorun tekrarlanmaz.

Ziyaretçiden gelen sorular

Ziyaretçiler eserin nasıl yapıldığını sorabilir. Kayıt formunda yazan bilgi, ekibin vereceği cevabın temelidir. Cevapların kayıtla çelişmemesi için ekip içi tek kaynak olarak form kullanılır.

Büyük bir araç güncellemesinden sonra

Bir kamera yazılımı, bir düzenleme programı ya da bir üretken araç büyük bir güncelleme aldığında meta veri davranışı değişebilir. Uygulama önerisi: böyle bir güncellemeden sonra bir deneme dosyasını bütün zincirden geçirin ve alanları geri okuyun. Güncelleme sonrası ilk dosyayı gerçek işin bağlı olduğu bir dosya gibi değil, bir sınama olarak ele alın. Araç sürümünü kayda yazın, böylece alanların sonradan kaybolması belirli bir değişikliğe bağlanabilir.

Yeni katkıcılara kısa eğitim

Her yeni katkıcı için kısa bir oturum zaman kazandırır. Arşivden gerçek bir görsel seçin, kayıt satırını, meta veri okuyucuyla geri okunmuş alanları ve sayfadaki görünür notu birlikte gösterin. Aynı bilgiyi dört yerde görmek kuralı somutlaştırır. Yeni kişiden kendi görsellerinden biri için bir kayıt satırı doldurmasını isteyin ve birlikte kontrol edin.

Sık Sorulan Sorular

Yapay zeka görseli için hangi IPTC değeri kullanılır?

Tamamen eğitilmiş bir modelle üretilen görsel için Google'ın sayfası trainedAlgorithmicMedia değerini listeler. Karışık işler için compositeSynthetic ve compositeWithTrainedAlgorithmicMedia değerleri de vardır.

C2PA nedir?

Medyanın kökenini ve değişikliklerini doğrulamaya yönelik teknik standartları geliştiren bir koalisyonun belirtimleridir. Google, C2PA meta verisini çıkarıp "About this image" içinde gösterebilir.

Dosya içi meta veri ile sayfa işaretlemesi çelişirse ne olur?

Google yapılandırılmış veriyi kullanır. Bu yüzden iki katmanı aynı bilgiyle güncel tutun.

Meta veri arama sonuçlarında görünür mü?

Google gösterimi garanti etmez. Meta veri, kökeni açıkça belirtmenin bir yoludur.

Hak bilgisi alanlarını silebilir miyim?

Google'ın sayfası Creator, Credit Line ve Copyright Notice alanlarının kaldırılmamasını önerir.

Görsel işlendikten sonra meta veri kalır mı?

Belgelerde genel bir ifade yoktur. Yayın ortamındaki son dosyayı bir meta veri okuyucuyla kontrol edin.

Sonuç

Yapay zeka görselinin kökenini üç katmanda anlatın: dosyada IPTC Digital Source Type, uygunsa imzalı C2PA kaydı ve sayfada görünür bir not. Değeri sözlükteki tanıma göre seçin, hak bilgisi alanlarını koruyun, işlenmiş son dosyayı okuyucuyla kontrol edin ve dosya ile işaretlemeyi eşit tutun.

Galeriniz için editör denetimli içerik üretimi arıyorsanız makale yazımı hizmet sayfasına bakabilirsiniz.