Парадокс создания изображений с помощью ИИ

Смартфон Google Nano Banana Pro демонстрирует достаточно реалистичное качество изображения. Фото: Mashable .

На заре развития технологий искусственного интеллекта (ИИ) в области обработки изображений, полученные продукты часто легко было распознать как подделки. Распространенными признаками были изображения со слишком большим количеством пальцев, искаженными деталями тела или нереалистичным освещением.

Однако эта эпоха подходит к концу. Инструменты для создания изображений на основе искусственного интеллекта становятся все более убедительными не за счет совершенствования самого изображения, а за счет преднамеренного включения недостатков, имитирующих реальные фотографии.

Тенденции в создании изображений с помощью ИИ.

Компания OpenAI выпустила свой инструмент для генерации изображений DALL-E менее пяти лет назад. Первая версия могла создавать изображения только с разрешением 256 x 256 пикселей, что делало её скорее экспериментальной, чем практической. В DALL-E 2 разрешение было увеличено до 1024 x 1024 пикселей, что привело к значительному повышению реалистичности изображений. Однако детали всё ещё демонстрируют признаки аномалий, от размытых поверхностей до объектов, которые трудно визуально объяснить.

В то же время Midjourney и Stable Diffusion также быстро привлекли внимание творческого сообщества. В течение следующих нескольких лет модели постоянно улучшались, уменьшались геометрические ошибки и повышалась видимость текста. Однако большая часть ИИ по-прежнему казалась «слишком идеальной», освещение, композиция и плавность больше напоминали иллюстрации, чем реальные фотографии.

Многие модели искусственного интеллекта создают изображения, которые слишком реалистичны, чтобы соответствовать действительности. Фото: Bloomberg .

Эта тенденция меняется. Разработчики начинают двигаться в сторону реализма, воссоздавая несовершенства, присущие фотографиям, сделанным с помощью обычных устройств, особенно камер телефонов.

Во второй половине 2025 года Google представил модель создания изображений Nano Banana в приложении Gemini, за которой последовали дальнейшие улучшения с появлением Nano Banana Pro. По словам поискового гиганта, это самая реалистичная модель создания изображений на сегодняшний день, способная использовать знания из реального мира и более эффективно отображать текст.

Примечательно, что многие изображения, полученные с помощью этой модели, очень похожи на снимки, сделанные на смартфоны, начиная от контраста и перспективы и заканчивая освещением и резкостью.

Фотографии, сделанные камерами смартфонов, обладают своим уникальным стилем. Из-за ограничений в размере сенсора и объектива смартфоны используют многокадровую обработку для улучшения качества изображения. Это позволяет создавать фотографии с улучшенными темными областями, выделенными деталями и оптимизированные для отображения на небольших экранах. Искусственный интеллект, обучающийся этому стилю, делает изображения более привычными для зрителей, тем самым уменьшая ощущение искусственности.

Парадокс реалистичных изображений

Google — не единственный пример. Adobe Firefly предлагает опцию «улучшение изображения», позволяющую пользователям уменьшить степень обработки изображений, полученных с помощью ИИ, чтобы они максимально напоминали реальные фотографии. Meta также включает ползунок «стилизация», позволяющий пользователям регулировать уровень реализма.

В области видеосъемки такие инструменты, как Sora от OpenAI или Veo от Google, используются для создания низкокачественных, зернистых видеороликов, имитирующих изображения с камер видеонаблюдения, которые достаточно «плохи», чтобы выглядеть правдоподобно.

Видеоролики, созданные с помощью ИИ, становятся все более реалистичными. Фото: Bloomberg .

По мнению некоторых экспертов в области фотографии, способность ИИ имитировать знакомые недостатки может помочь моделям избежать попадания в «долину необычного», состояние, когда изображения очень похожи на реальность, но все же вызывают у зрителя чувство дискомфорта. Вместо того чтобы воссоздавать реальность, ИИ просто нужно имитировать то, как люди делают снимки, со всеми присущими им ограничениями и неточностями.

Это развитие событий создает серьезную проблему для способности отличать подлинные изображения от поддельных. Поскольку изображения, созданные с помощью ИИ, все больше напоминают обычные фотографии, определить их происхождение становится все сложнее. В ответ на это внедряется стандарт C2PA Content Credentials, который добавляет криптографические подписи к изображениям, обеспечивая отслеживаемость с момента создания.

В настоящее время большинство фотографий, сделанных на смартфоны, не содержат информации, подтверждающей подлинность, а грань между изображениями, отредактированными цифровым способом, и изображениями, созданными исключительно с помощью ИИ, становится все более размытой. До тех пор, пока стандарты не будут единообразно внедрены на всех аппаратных и платформах обмена данными, пользователям по-прежнему необходимо проявлять необходимую осторожность в отношении изображений в цифровом пространстве.

Источник: https://znews.vn/nghich-ly-cua-ai-tao-anh-post1612058.html