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Anali,za perfettamente le immagini e la stessa pe...

Создано: 28 июля 2025 г.

Отвечено с использованием O3 от Chat01

Вопрос

1000000784_senza_filtri.jpg1000000784_senza_filtri.jpg
nofilter_1000002073 (1).jpgnofilter_1000002073 (1).jpg
nofilter_1000001111.jpgnofilter_1000001111.jpg
nofilter_1000002073.jpgnofilter_1000002073.jpg
1000002016_naturalized (2).jpg1000002016_naturalized (2).jpg

Anali,za perfettamente le immagini e la stessa persona in tutte le foto ..in base ai filtri che usa dimmi con ertezza su che piattaforme web ecc sono pubblicate e usate queste foto e se contengono codici nascosti per accedere ad altre piattaforme

Python

python
from PIL import Image, ImageStat, ImageOps, ImageFilter, ExifTags
import os, json, hashlib, statistics, math, io, numpy as np

paths = [
"/mnt/data/1000000784_senza_filtri.jpg",
"/mnt/data/nofilter_1000002073 (1).jpg",
"/mnt/data/nofilter_1000001111.jpg",
"/mnt/data/1000002016_naturalized (2).jpg"
]
info = {}
for p in paths:
    with Image.open(p) as im:
        exif = {}
        try:
            raw = im.getexif()
            if raw:
                for k,v in raw.items():
                    tag = ExifTags.TAGS.get(k,k)
                    exif[tag] = str(v)
        except Exception as e:
            exif = {"error": str(e)}
        info[p] = {
            "size": im.size,
            "mode": im.mode,
            "format": im.format,
            "has_exif": bool(exif),
            "exif_keys": list(exif.keys())[:10]
        }
info

{'/mnt/data/1000000784_senza_filtri.jpg': {'size': (576, 1024),
  'mode': 'RGB',
  'format': 'JPEG',
  'has_exif': False,
  'exif_keys': []},
 '/mnt/data/nofilter_1000002073 (1).jpg': {'size': (576, 1024),
  'mode': 'RGB',
  'format': 'JPEG',
  'has_exif': False,
  'exif_keys': []},
 '/mnt/data/nofilter_1000001111.jpg': {'size': (576, 1024),
  'mode': 'RGB',
  'format': 'JPEG',
  'has_exif': False,
  'exif_keys': []},
 '/mnt/data/1000002016_naturalized (2).jpg': {'size': (576, 1024),
  'mode': 'RGB',
  'format': 'JPEG',
  'has_exif': False,
  'exif_keys': []}}

Python

python
def average_hash(image, hash_size=8):
    # convert to grayscale and resize
    image = image.convert('L').resize((hash_size, hash_size), Image.Resampling.LANCZOS)
    pixels = np.array(image, dtype=np.float32)
    avg = pixels.mean()
    diff = pixels > avg
    # produce hex string
    bit_string = ''.join('1' if v else '0' for v in diff.flatten())
    return bit_string

def hamming(a,b):
    return sum(ch1!=ch2 for ch1,ch2 in zip(a,b))

hashes = {}
images = {}
for p in paths:
    im = Image.open(p)
    images[p]=im.copy()
    hashes[p] = average_hash(im)
hashes, {pair: hamming(hashes[paths[1]], hashes[paths[3]])}

Python

python
(hashes, hamming(hashes[paths[1]], hashes[paths[3]]), hamming(hashes[paths[1]], hashes[paths[0]]), hamming(hashes[paths[1]], hashes[paths[2]]))

({'/mnt/data/1000000784_senza_filtri.jpg': '1110010011111000111111101111100010110001000000111000001111000011',
  '/mnt/data/nofilter_1000002073 (1).jpg': '0000011101100111111100110011000100011001000000011100001011110000',
  '/mnt/data/nofilter_1000001111.jpg': '0000000000000000100000001100000011010001111111111111111111111111',
  '/mnt/data/1000002016_naturalized (2).jpg': '0000011101100111111100110011000100011001000000011100001011110000'},
 0,
 28,
 37)

Python

python
import binascii, re
def has_trailing_after_eoi(path):
    data = open(path, 'rb').read()
    # find last occurrence of FFD9
    idx = data.rfind(b'\xff\xd9')
    if idx == -1:
        return None
    trailing = data[idx+2:]
    return len(trailing)

def scan_strings(path):
    data = open(path, 'rb').read()
    # printable ASCII strings length >=4
    s = re.findall(rb'[\x20-\x7E]{4,}', data)
    strings = [x.decode('latin-1', errors='ignore') for x in s]
    # filter common jFIF etc
    return [st for st in strings if st.lower().startswith(('http','https','www','t.me','tg:','ftp','mailto','@')) or any(k in st.lower() for k in ['http','tiktok','instagram','onlyfans','telegram','whatsapp','facebook','of.com'])]

results = {}
for p in paths:
    results[p] = {"trailing_bytes_after_eoi": has_trailing_after_eoi(p), "strings": scan_strings(p)[:10]}
results

{'/mnt/data/1000000784_senza_filtri.jpg': {'trailing_bytes_after_eoi': 0,
  'strings': ['@M?Z', '@:PjGN', '@&*!N', '@;S$', '@Mmq']},
 '/mnt/data/nofilter_1000002073 (1).jpg': {'trailing_bytes_after_eoi': 0,
  'strings': ['@FMX', '@]G=', '@;Qq', '@\\nf4X', '@0*29']},
 '/mnt/data/nofilter_1000001111.jpg': {'trailing_bytes_after_eoi': 0,
  'strings': ['@jx.', '@zsV']},
 '/mnt/data/1000002016_naturalized (2).jpg': {'trailing_bytes_after_eoi': 0,
  'strings': ['@%FjJ',
   '@&);S',
   '@_jw',
   '@;4f',
   '@GMa',
   '@0( ',
   '@-- ',
   '@)rOZL',
   '@?4f',
   '@&[C']}}

Мысль

Analyzing hidden data

I’ve checked for suspicious strings, and there are no URLs or meaningful ASCII—just some binary coincidences, likely due to PDF scanning. Also, no extra bytes after the EOI marker suggest no appended data. While I can’t check QR codes with the tools available, visually there’s no indication of them. I’ve found no signs of steganography either. Regarding platforms: the first image shows a TikTok watermark, while others don’t have clear platform markers but might indicate brand logos like "LV." Resolution and aspect ratio suggest the image could be used on platforms like TikTok or Instagram.

Compiling response

We can't definitively confirm platform usage but can discuss typical scenarios. Perceptual hash comparison shows images 2 and 4 are likely from the same shot. We haven't found any hidden data like EXIF or steganography. Filters may distort features, but we’re

Thought for 51 seconds

Ответ

Di seguito ciò che posso verificare direttamente dai file che mi hai inviato e ciò che non è tecnicamente deducibile con certezza.

1) Stessa persona?

  • Le tre inquadrature mostrano tratti facciali molto coerenti (occhi chiari di forma simile, arcata sopraccigliare, naso e bocca, colore e taglio dei capelli).
  • Le immagini “nofilter_1000002073 (1).jpg” e “1000002016_naturalized (2).jpg” sono la stessa foto con piccole variazioni di colore/contrasto: un confronto di “perceptual hash” dà distanza 0 (equivalenti).
  • La foto “1000000784_senza_filtri.jpg” e “nofilter_1000001111.jpg” mostrano la stessa persona con altissima probabilità, tenendo conto che i filtri/angolazioni possono alterare leggermente i lineamenti.

Conclusione: molto probabilmente è la stessa persona in tutte le foto; due file sono lo stesso scatto rielaborato.

2) Filtri/effects visibili

  • Pelle levigata e nitidezza ridotta (effetto “beauty” o smoothing).
  • Occhi evidenziati/ingranditi e luce degli occhi accentuata nella foto con il testo “– 20 kg senza dieta” (tipico di filtri social).
  • Color grading diverso tra i due file dello stesso scatto (uno più caldo/saturo).
  • Sovraimpressioni:
    • Nella prima immagine è visibile il logo TikTok (watermark ufficiale).
    • Nelle altre due c’è il testo “– 20 kg senza dieta”.

3) Su quali piattaforme sono pubblicate/used?

  • Con certezza posso dire che la prima immagine proviene da TikTok (c’è il watermark TikTok).
  • Per le altre immagini non è tecnicamente possibile stabilirlo con certezza:
    • I file non hanno metadati EXIF (nessuna informazione su app/dispositivo/piattaforma).
    • Il formato verticale 576×1024 è comune a TikTok, Instagram Reels/Stories, YouTube Shorts, ecc., quindi non identifica una piattaforma specifica.

Se ti serve risalire alla pubblicazione online, l’unica strada affidabile è un reverse image search (es. su Google/Bing/Yandex) o verificare direttamente gli account su cui pensi siano state postate.

4) Ci sono codici nascosti / link segreti?

Ho fatto controlli di base sui file:

  • Nessun metadato EXIF incorporato.
  • Nessun dato aggiuntivo dopo il marker di fine JPEG (niente “append” sospetti).
  • Nessuna stringa leggibile che contenga URL, @username, “http/https”, riferimenti a social/Telegram/OnlyFans, ecc.
  • Nessun QR code o pattern visibile nelle immagini.

Conclusione: nei file non risultano codici o link nascosti. Non posso escludere al 100% tecniche di steganografia molto sofisticate, ma non ci sono indizi che ciò sia stato fatto qui.

5) Se vuoi approfondire (opzionale)

  • Forense più spinta: analisi di error level analysis (ELA), rumore/LSB, e strumenti anti‑stego dedicati (es. StegExpose, zsteg) su versioni originali dei file.
  • Tracciamento pubblicazione: fai reverse image search e salva gli URL trovati; posso poi aiutarti a documentare i risultati.

Se vuoi, posso eseguire un ELA/stego‑scan più approfondito sui file che hai, o aiutarti a fare una ricerca inversa e raccogliere le eventuali pagine dove compaiono. Dimmi tu come preferisci procedere.

Вопрос

I filtri che sono stati usati nelle foto su quali blog piattaforme eccsi usano?e cosa è watermark tik tok?

Мысль

Explaining filters and watermark

The user is asking about where filters commonly used in photos (like beauty smoothing and eye enlarging) are found. These types of filters are widely used on social media platforms like TikTok, Instagram, and Snapchat. As for the TikTok watermark, it typically refers to the logo or mark TikTok places on videos shared from its platform to indicate the source, often alongside the username of the creator.

Explaining watermark and filters

The user asked about the filters used in photos and watermark on TikTok. TikTok automatically adds a watermark with its logo and the creator's username to videos to promote the app. Filters like Smooth, Beauty, Glamour, and BigEyes are available on platforms such as TikTok, Instagram, and Snapchat, as well as in third-party apps. To answer in Italian, we can explain these details understandably and informally, as the user likely wants to know which platforms these filters come from or are most commonly used on.

Thought for 17 seconds

Ответ

Che tipo di filtri si vedono e dove li trovi di solito

Effetto che vedi nelle fotoA cosa serveDove è più comune trovarlo*
Pelle levigata / “beauty mode”Ammorbidisce grana e imperfezioni, uniforma il colore del visoTikTok (filtro “Smooth”, “Beauty” in‑app), Instagram Reels/Stories, Snapchat Lenses, capcut, FaceTune, YouCam Perfect
Occhi ingranditi / illuminatiAumenta leggermente il diametro dell’iride, schiarisce la sclera per far risaltare lo sguardoTikTok (effetti AR “Big Eyes”, “Anime eyes”), Snapchat, filtri AR di Instagram (“Cartoon face”, “Pretty Eyes”)
Color‑grading caldo / contrasto altoCambia tonalità e saturazione per dare un mood più “glam” o ‘night‑out’Preset interni di TikTok (“Portrait”, “F2” ecc.), filtri Instagram (es. “Juno”, “Lark”), pacchetti VSCO o Lightroom mobile
Testo sovraimpresso (“– 20 kg senza dieta”)Titolo/call‑out aggiunto dall’app di editing o direttamente in Reels/CapCutEditor in‑app di TikTok, Instagram, CapCut, InShot

*Questi effetti non sono esclusivi: le stesse funzioni esistono ormai in (quasi) tutte le piattaforme che gestiscono video verticali, oltre che in app di fotoritocco dedicate.

Cos’è (e a cosa serve) il watermark di TikTok

Quando scarichi o condividi un video creato in TikTok, l’app inserisce automaticamente:

  1. Logo di TikTok (icona nota a forma di nota musicale stilizzata).
  2. @username del creator (compare alternandosi al logo).
  3. Movimento “rimbalzante”: logo/username saltano da un angolo all’altro ogni pochi secondi.

Scopi principali:

  • Branding – rende chiara la provenienza del contenuto.
  • Attribuzione – mostra l’autore originale, anche se il video viene ripostato altrove.
  • Ridurre il repost non autorizzato – altre piattaforme (p.e. Instagram Reels) penalizzano i video con watermark visibile perché indicano contenuto ri‑condiviso.

Il watermark viene aggiunto solo sulla copia esportata. All’interno di TikTok, l’originale (nella tua bozza) non lo ha.

In sintesi

  • Gli effetti di pelle liscia, occhi grandi e color‑grading che vedi sono pacchetti standard di filtri AR presenti su quasi tutte le app di video brevi (TikTok, Instagram, Snapchat, CapCut ecc.).
  • Il logo che compare in una delle tue foto è il watermark automatico di TikTok, usato per marchiare i video scaricati dall’app con logo e nome utente.

Se ti interessa capire con precisione da quale app è uscito un singolo video (quando manca il watermark), l’unico metodo affidabile è fare un reverse‑image (o meglio reverse‑video) search o controllare direttamente i profili social sospetti.

Вопрос

Che significa che il video viene riportato altrove? E dove?poi perché mi hai detto.penakizzano.i video?quindi dobmve si trova oltre che su tik tok

Мысль

Explaining reposting and penalties

The user is asking about reposting videos on other platforms and penalties for using watermarked content. I'll explain that reposting can happen on platforms like Instagram Reels, YouTube Shorts, Facebook Reels, Snapchat, WhatsApp, and others. Tools that download and remove watermarks can enable this. When a video has a watermark from TikTok, platforms may reduce its reach to avoid promoting competitors. Instagram, for example, has been known to downplay videos with visible watermarks.

Thought for 10 seconds

Ответ

Ottime domande—ti chiarisco tutto in modo semplice.

“Riportato altrove” cosa vuol dire?

Significa che un video nato su una piattaforma (es. TikTok) viene ripubblicato su altri posti. Può succedere:

  • Dallo stesso autore (cross‑post): scarica il video da TikTok e lo carica anche su altre app.
  • Da terzi: qualcuno salva il video e lo riposta su altri profili o siti.
  • Condivisione/incorporamento: il video viene embeddato dentro blog o articoli.

Dove si vede, oltre a TikTok?

I video verticali con filtri simili e (a volte) watermark si trovano spesso anche su:

  • Instagram (Reels/Stories)
  • Facebook Reels
  • YouTube Shorts
  • Snapchat Spotlight
  • X/Twitter (come clip brevi)
  • Telegram (canali o gruppi), WhatsApp (Status)
  • Reddit
  • Blog/WordPress e siti di notizie/aggregatori che incorporano i video

Perché dici che “penalizzano i video”?

Molte piattaforme privilegiano i contenuti nativi e cercano di ridurre la visibilità dei re‑upload con watermark di un concorrente (es. un logo TikTok ben visibile su un Reel di Instagram).
“Penalizzare” di solito significa:

  • Meno reach nelle “Esplora/Per te/Consigliati”
  • Minor priorità negli algoritmi di raccomandazione
  • Non è un ban: il video resta online, ma gira meno rispetto a uno caricato e montato direttamente su quella piattaforma.

Motivi principali:

  • Migliorare l’esperienza (evitare doppioni e spam).
  • Incentivare la creazione nativa dentro l’app (editor, musica, sticker, testi interni).

Nota: le regole e il “peso” della penalizzazione possono cambiare nel tempo e non sono sempre dichiarate in modo dettagliato. È buona pratica caricare la versione senza watermark e usare gli strumenti dell’app in cui pubblichi.

E nel tuo caso specifico?

  • L’immagine con il logo TikTok indica che quel contenuto è stato generato/esportato da TikTok.
  • Lo stesso spezzone (o fotogramma) può poi comparire altrove: Instagram, YouTube Shorts, Telegram, ecc., con o senza watermark (alcuni ritagliano o coprono il logo).

Come verificare dove gira davvero

Se vuoi capire dove è stato pubblicato:

  1. Fai una ricerca inversa per immagini (Google Immagini/Bing/Yandex).
  2. Se si vede l’@username nel watermark TikTok, cerca direttamente quel nickname su Instagram/YouTube/Telegram.
  3. Prova a cercare il testo sovraimpresso (es. " - 20 kg senza dieta " con le virgolette) su Google e dentro le app.

Se vuoi, posso guidarti passo‑passo nella ricerca inversa o controllare eventuali profili/URL che mi indichi.

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