تشهد الساحة الرقمية عصرًا جديدًا بفضل انتشار الصور المولّدة باستخدام الطرازات الموحدة (Unified Models). يتمحور هذا البحث حول إمكانية تحديد المصدر أو الطراز لكل صورة تم إنشاؤها، مما يفتح آفاقًا جديدة من الشفافية والمعرفة في سلوكيات كل نموذج.

سلطت الدراسات السابقة الضوء على أهمية تحديد المصدر في النصوص المولّدة بواسطة نماذج اللغة الضخمة (Large Language Models) والصور الناتجة عن نماذج الانتشار (Diffusion Models)، إلا أن القدرة على تمييز الصور التي تم توليدها بواسطة الطرازات الموحدة لا تزال مجالاً غير مستكشف بشكل كامل.

في هذه الدراسة، تم فحص التمايز بين الطرازات باستخدام صور تم توليدها بواسطة سبعة نماذج موحدة مختلفة. أظهرت النتائج أن إمكانية تحديد المصدر دقيقة للغاية، إذ حقق النموذج دقة قريبة من الكمال مع حوالي 20,000 صورة لكل طراز. الغريب، أن التلاعبات والتشويهات الهيكلية كانت لها تأثيرات محدودة على أداء التمييز، بينما كشفت النتائج عبر مجالات مختلفة أن المحتوى الدلالي يساهم في التمييز، ولكنه ليس الإشارات المهيمنة.

على الرغم من أن استخدام لغات موجهة مختلفة من قبل النماذج لم يُظهر آثارًا واضحة في خصائص التمييز، إلا أن نتائجها تدل على وجود سمات بصرية خاصة بكل نموذج، مما يعزز من فرص تتبع وتدقيق مسارات الصور المولّدة. هذه الاكتشافات تمهد الطريق لتطوير آليات أمان أفضل وللتحقق من نقاء المحتوى الرقمي في مجالات متعددة.