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UNI:Uniswap參投的NFT版權檢測項目Yakoa是如何工作的?_TOKEN

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BlockBeats 注:NFT版權檢測工具 Yakoa 主要用于對 NFT 項目進行索引,使用人工智能技術分析圖片相似性來判斷這個圖片是不是盜版。其實該技術在 web2 中已經廣泛應用。BuidlerDAO 創始人 Jason Chen 在推特上進行了簡單的科普,了解一下該技術在 Web3 有哪些應用場景呢,具體是如何工作的呢。BlockBeats 將內容整理如下:

聊聊昨天拿到 480 萬美金種子輪的 NFT 盜版侵權檢測工具 Yakoa,目前中文媒體都把它叫「欺詐檢測」,但是我覺得這詞用的不準確,估計是直接機翻的,它核心解決的問題是通過圖片相似性檢測來判斷是否存在盜版侵權的 NFT 項目,獲得了一眾明星機構的入局,包括 Uinswap,應該也是因為其收購 genie 的原因。

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圖片相似性檢測在 web2 已經是一門非常成熟的技術了,常見的就是百度的以圖搜圖,或者淘寶的拍照識別商品,將這套技術拿到 web3 中是挺取巧的一種方式,我們通過官網可以看到它共列出了 2 類案例,分別為品牌類(耐克和漫威)以及項目類(Gucci 熊和 Azuki),品牌類客戶的場景還是存在的。

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如漫威可以使用 Yakoa 工具看到目前到底有多少 NFT 未經授權就用了 logo,解決了「看得見」的問題,但是依然無法解決「管的著」的問題,畢竟即使對方侵權已經存在于鏈上的東西也不可能干預對方銷毀,最多只能作為證據要求交易平臺屏蔽掉,即使通過傳統方式能找得到人給他發律師函又能如何呢? 

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第二種項目類的場景同理,如上圖所示可以檢索出所有帶有帽子特征的相似的 Azuki,說來慚愧下面的那個土狗盤 bzuki 我還真持有一個,所以可以得出結論其背后就是利用某個具體的特征值來以圖搜圖的過程,技術上本身沒有難度,我認為比較困難的就是比如漫威 logo-pkcw 這個特征值,需要將全網產生的項目全部遍歷一遍。

金色相對論 | BeeDApp Community創始人子贏:優質的DApp項目底層經濟系統都應該是良性循環:在本期金色相對論中,BeeDApp Community創始人子贏表示,之所以出現大多數DApp短期一波暴熱,后期用戶大量流失的現象,歸根結底還在于Token激勵方式的設計。一個真正優質的DApp項目,不管承載著何種內容,其底層的經濟系統都應該是良性循環。BeeDApp作為最接觸一線用戶的社群,從現階段需求來看,大部分DApp用戶的逐利性遠高于對內容的選擇性。因此對于DApp項目開發者而言,無論面對的是投機或投資者還是內容消費者,如何合理的設計跑得通的Token流轉機制才是關鍵。[2018/10/19]

而且它還是支持多鏈的,目前產生了數以萬計的項目,每個項目又有一萬張圖,這個遍歷過程對于服務器資源消耗還是非常巨大的。 

雖然是一個成熟 web2 技術,但是我們從它的開發文檔中也可以看到 web3 原生的一些創新,如下圖其首先對于資產進行了定義,在他的眼里資產和 token 是解耦的,我們平時說的 NFT 實際上是將資產和 token 一體化,即如我持有 Azuki#9527,它本質的含義是一個 id 為 9527 的 token,但是我們會默認帶上附加在上面的那張圖片。

但 Kayoa 的場景在于搜圖,所以在他眼里反而附加在 token 上面的那張圖更像是資產,其實這個也就是 NFT 的本質了將「無意義」的 12345 這幾個數字上掛鉤了鏈下的圖片上去,如下圖所示其將資產模型解構為所處的鏈、地址、tokenid 和原始區塊,即這個資產第一次出現的所在區塊從而可以判斷出它在鏈上誕生的先后時間。

如下圖為跑的一個案例,調用接口設置好要檢測的具體 NFT,輸入所在的鏈、合約地址、tokenid 后,會按照資產模型的格式返回 N 個結果,所以你可以將其理解成 NFT 領域的以圖搜圖,具體的場景我覺得現在還沒被探索出來,畢竟如上文所說實現看得見但是如何管的著呢?Uinswap 投資后不知如何應用于 genie,拭目以待。

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