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

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原文來源：Jason，BuilderDao創始人

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JasonChen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。

Uniswap V3合約已正式部署到Polygon主網:金色財經報道，Uniswap和以太坊擴容解決方案Polygon宣布，在UNI持有者投票通過治理提案幾天后，所有Uniswap V3合約均于周三正式部署到Polygon主網上。Polygon聯合創始人Mihailo Bjelic表示，通過這種部署，Uniswap作為以太坊的旗艦應用回到了最初的愿景，并再次向所有人提供低費用和開放訪問。[2021/12/23 7:57:30]

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，分別為品牌類以及項目類，品牌類客戶的場景還是存在的。

StaFi即將加入UniLend生態系統:波卡生態項目StaFi即將加入UniLend生態系統。StaFi的rToken整合進UniLend之后，用戶將可以在UniLend平臺上交易、借貸他們的質押代幣。用戶將在交易、質押代幣，提供流動性的同時獲得質押收益。[2020/12/16 15:22:38]

NFT版權檢測項目Yakoa的應用場景

Uni流動性挖礦結束后 Sushiswap的總鎖倉量出現大幅上升:據歐科云鏈OKLink數據顯示，截至今日十一時，以太坊上DeFi協議總鎖倉量約合175.7億美元。其中排名前三的分別是Maker 26.4億美元（-0.93%），WBTC 22.8億美元（+1.89%）以及Aave 18.2億美元（+5.02%）。

值得注意的是，Uniswap V2的總鎖倉量在11月中旬結束流動性挖礦后自30億美元下降至16億美元，而Sushiswap的總鎖倉量則在同期出現上升，一度自4.2億美元上升至10億美元，當前Sushiswap鎖倉量約合8.5億美元。[2020/12/3 22:58:06]

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？?

庫幣新增BNB、NEO、LINK、UNI資產杠桿交易服務:據庫幣KuCoin官方消息，庫幣杠桿交易平臺于11月10日新增BNB、NEO、LINK、UNI四種資產并開放：BNB/USDT、NEO/USDT、LINK/USDT、UNI/USDT杠桿交易服務，支持10X杠桿。據悉，庫幣杠桿交易已開放了BTC、ETH、XRP、USDT、EOS和LTC等代幣的41個交易對。庫幣數字貨幣交易所，為來自207個國家的600萬用戶提供幣幣、法幣、合約、礦池、借貸等一站式服務。[2020/11/11 12:17:20]

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這個特征值，需要將全網產生的項目全部遍歷一遍。

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。?

成熟的Web2技術在Web3的創新

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。