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在第 374 集中，Candace Owens 向她的觀眾展示了一張來自 UVU 停車場的監視器截圖。該集在一天內觀看次數就突破了百萬。她稱這些照片是獨家取得，她說它們來自法庭上播放的 4K 畫面。接著，她對這些照片做出了保證。
「我們完全沒有以任何方式編輯這些照片，好嗎？這沒有任何編輯，也沒有經過壓縮。」
而在短短五十秒前，她才告訴觀眾這張影像證明了什麼。她說，如果沒有壓縮和模糊，「你可能會發現，他其實有點寬壯。」
我測量了這張影像。它確實經過編輯。而她所指出的「寬壯」，正是編輯的產物。
為什麼我有資格談這件事
我多年來一直從事紀實攝影與街頭攝影。我拍攝廣角鏡頭，也校正廣角鏡頭。我知道廣角鏡頭會對畫面造成什麼影響，因為每次使用它時，我都在與它搏鬥。
這是每位攝影師很早就會學到的事：超廣角鏡頭會擠壓靠近畫面邊緣的一切物體。你自己一定也見過。用 GoPro 或門鈴攝影機拍團體照時，站在邊緣的人看起來會瘦瘦的。那就是鏡頭造成的。UVU 在那個停車場安裝了超廣角監視器，你可以從原始畫面中看到這點。天花板線條彎曲了，遠處的牆壁呈現弧形。這就是廣角鏡頭的典型表現。
要修正這種畸變，有正確的做法，稱為鏡頭校正。懂得該鏡頭特性的軟體會把影像彎折回來，而且會針對畫面的不同部位，以不同的幅度彎折。這正是關鍵所在。畸變是不均勻的，所以修正也必須是不均勻的。
也有錯誤的做法。你在編輯軟體中抓住側邊的控制點，然後拖曳，直到畫面看起來順眼為止。每個初學者都做過一次。結果可能看起來很合理，但它仍然只是一種猜測，而這個猜測決定了畫面中人物的身材看起來會是什麼樣子。
你可以透過測量來區分兩者。鏡頭校正會以不同幅度拉伸畫面的不同部位；拖曳控制點則是以相同幅度拉伸所有東西。這個差異就是指紋。
測試方法
她的影像與廣為流傳的廣角片段來自同一台攝影機：角落裡有相同的白色 Camry，有相同的 Jeep Wrangler，有相同的黑色 SUV，地板上有相同的油漆標記。她的影像顯示的是那個畫面中的一小塊區域。
所以我做了最明顯的測試：我取來廣角畫面，試著將它疊在她的影像上。
首先，我依比例將它放大，就像任何誠實的縮放會做的那樣。結果失敗了。什麼都對不齊。同一個男人的殘影出現在他本人旁邊，而且殘影明顯較窄。那個殘影，才是攝影機實際記錄下的樣子。
接著，我把廣角畫面橫向拉伸。不是只拉一點點。計算結果顯示，橫向的拉伸幅度大約是縱向的 1.9 倍。套用這個拉伸之後，她的影像與廣角畫面的吻合度達到約一個像素以內。每一輛車、每一條地板線、每一個陰影。
她的影像，就是廣角畫面經過裁切、再以約 1.9 倍的比例橫向拉伸的結果。
接下來是指紋。我分別測量了畫面上、下、左、右的拉伸幅度，結果到處都一樣：每個區域都在 1.88 到 1.92 之間。對於這麼廣的鏡頭，真正的校正理應在這麼大的範圍內呈現出明顯差異，但這裡完全沒有差異。這不是鏡頭描述檔，這是拖曳控制點的結果。
有人把這張影像放進編輯軟體，把它拉寬，直到看起來順眼為止。然後，它就在「沒有編輯」的字樣下播出了。
「寬壯」就是編輯本身
現在，回頭看看她要觀眾看到的是什麼：「他其實有點寬壯。」
在她的版本中，他的肩膀寬度約佔身高的 28%。這是成年男性的正中間值，正常範圍大約是 26% 到 29%。他看起來像個普通男人，是因為有人選擇了讓他看起來像個普通男人的拉伸幅度。把數字調大一點，他就變成線衛；調小一點，他就變得瘦弱。他在那張影像中的身材，只是一個設定值。
未經拉伸的廣角畫面也救不了這個說法。在未拉伸的畫面中，他的肩膀寬度約佔身高的 17%。沒有任何人是那種身材。是鏡頭擠壓了他。
所以，這兩張影像都無法告訴你這個男人的身材。一張是物理扭曲了他，另一張是人手扭曲了他。任何人想從這兩張畫面中的任何一張去測量他的身材，測量到的都是扭曲，而不是那個男人。
我靠拉伸照片維生。當我這麼做的時候，我不會說結果是「未經編輯」的。
我沒有宣稱的事
我跟隨證據，也說明它的侷限。以下是我的侷限。
我無法告訴你是誰做了這個拉伸。像素不會留下指紋。可能是她的團隊做的，也可能是提供截圖的人，交出來時就已經拉伸好了。無論如何，「沒有編輯」的說法都站不住腳，因為「未經編輯」是影像本身的屬性，而不是她工作流程的屬性。她為一張幾何形狀已被改變的影像背書，並且在它之上建立了一套關於男人身材的說法。
有些人會說，這是影片輸出或某種特殊的像素格式自動造成的，沒有經過人為介入。但這個拉伸比例與我所見過的任何標準格式都不相符。而且，就算真有這種格式，也無關緊要。無論這個拉伸是怎麼來的，那個畫面中的幾何形狀都不是攝影機的幾何形狀，因此無法從中測量出一個男人的身材。
我無法告訴你內容是偽造的，我也沒有任何證據顯示它是偽造的。事實上恰恰相反。我測試了她的影像是否帶有流傳片段所沒有的真實細節，結果是有的。Jeep 的水箱護罩格柵在她的版本中清晰可辨，而在片段中則化為模糊，即使把片段以完全相同的比例放大也是一樣。她的截圖確實來自同一台攝影機畫面中品質更高的副本。這與她所說的「來源是法庭畫面」一致。來源是真的，幾何形狀則不是。
我也測試了是否有 AI 編輯的跡象。那個男人的噪點模式與周圍車輛相符，他的壓縮殘差也相符，他的輪廓與 Jeep 引擎蓋線條、Camry 車頂呈現出相同的柔和度。此外，他出現在兩個獨立的來源中——她的截圖與流傳的片段——穿著同樣的衣服、走同一條路線，而且這兩個來源的吻合度在一個像素以內。要偽造這一點，等於要同時偽造兩者。我沒有找到任何跡象。不過，我也要告訴你這個發現的侷限：在經過這麼多代壓縮之後，這些測試已經失去了效力。所以我如實說明：我沒有找到 AI 的證據，但這不是證明它不存在。另外，請注意提出這個質疑要付出的代價：如果在這過程中的任何環節，AI 對這張影像做過增強，那就是「沒有編輯」字樣之下的又一次編輯。
接下來，是她辯護者一定會想引用的部分，所以讓我小心措辭。是的，未經處理的廣角畫面確實扭曲了他，呈現出任何男人都不會有的肩膀比例。是的，橫向拉伸確實把他的比例推回到一個可信的範圍。她的辯護者會稱之為「校正」。請注意這個辯護的代價：校正就意味著編輯。你不能一方面主張這個拉伸是合理的修正，另一方面又說沒有編輯。只能選一個。
而且，「可信的範圍」不是測量結果。拉伸比例不是根據鏡頭計算出來的，而是靠肉眼調整，直到那個男人看起來正常為止。所以他看起來正常這個事實，無法證明關於他的任何事。這只能證明編輯者的眼睛沒有問題。把旋鈕再轉大一點，他就變成線衛；轉回去，他又變成竹竿。一張比例由人工設定的影像，不能為比例作證。即使動手的人猜得很準，依然如此。
我也不打算碰襪子這件事。她花了整整一段節目，討論他那白色的小腿，以及小腿可能隱藏了什麼。在這種解析度下，那條亮帶可能是腿部衣物、過曝的高光、陽光照射在皮膚上，或影片壓縮把色調糊在一起。這些截圖無法確定答案，所以我不會假裝它們可以。這就是「測量一張影像」與「為一張影像編故事」之間的差別。
為什麼這很重要
這不是關於一張照片，而是關於一種方法。
這種方法把話說得斬釘截鐵：沒有編輯、沒有壓縮。然後，從這種確定性中得出結論：他很寬壯、他是左撇子、帽子底下有東西。當確定性崩塌時，這種方法不會修正，而是轉向下一個確定性。
在同一集節目中，她暗示畫面遭到蓄意降質與模糊化，以隱藏某個細節。而就在兩分鐘前，她才告訴你，她那些清晰的截圖來自法庭上播放的 4K 畫面。好好想想這件事。她所描述的「壓制」，穿過了公開法庭，最後出現在她的 podcast 上。如果有人想要隱藏這個畫面，那他們的手法也太差勁了。
我對自己採取不同的標準，也邀請你用同樣的標準來檢視我。以上一切都可以查證：這些影像都是公開的，疊圖測試用免費軟體就能執行，所有測量數據也都說明了其侷限。如果我有哪個數字算錯了，請告訴我，我會在這篇文章中更正，並加註說明。
她向觀眾展示了一張影像，並告訴他們它證明了什麼。但這張影像無法證明她所宣稱的事。這個主張我可以辯護一整天——而我剛才就做到了。
