賽博照妖鏡下，AI美女全變鬼。

來(lái)看它的牙。

把圖像飽和度拉滿，AI人像的牙齒就會(huì)變得非常詭異，邊界模糊不清。

整體圖片的顏色也正常，麥克風(fēng)部分更是奇怪。

對(duì)比真實(shí)人類照片，則應(yīng)該是這樣的。

牙齒是清晰的，圖片色塊都是均勻一致的。

這個(gè)工具已經(jīng)開放，人人都能拿著照片去試試。

AI生成視頻中的某一幀，也難逃此大法。

不漏牙的照片也會(huì)暴露問(wèn)題。

不過(guò)BTW，這個(gè)工具出自Claude之手。用AI破解AI，奇妙的閉環(huán)。

有一說(shuō)一，最近AI人像太逼真又引發(fā)了不小討論，比如一組大火的“TED演講者視頻”，其實(shí)沒(méi)有一個(gè)是真人。

不只是人臉難以區(qū)分，就連之前AI的短板——寫字，現(xiàn)在都能完全以假亂真。

更關(guān)鍵的是，生成這樣的AI人像，成本也不高。低至5分鐘、每20秒1.5美元（人民幣10塊左右）的價(jià)格即可搞定。

這下網(wǎng)友們都坐不住了，紛紛搞起AI打假大賽。

近5千人來(lái)討論，這兩張圖到底哪張是真人。

給出的理由五花八門。有人發(fā)現(xiàn)文字、花紋細(xì)節(jié)很抽象，有人則覺(jué)得人物眼神很空洞……

最先進(jìn)的AI們生成人像有啥規(guī)律，逐漸被大家摸索出來(lái)了。

不看細(xì)節(jié)已很難分辨

匯總來(lái)看，調(diào)整飽和度或許是目前最快速辨別的方法。

AI群像照在這種方法下暴露得更加徹底。

不過(guò)它存在一個(gè)問(wèn)題。如果圖像用JPEG算法壓縮過(guò)后，該方法可能失效。

比如確定這張照片是真人照片。

但是由于畫質(zhì)壓縮以及光線等問(wèn)題，人物牙齒也有點(diǎn)模糊。

所以網(wǎng)友們還列出了更多分辨人像是否是AI合成的方法。

第一種方法，簡(jiǎn)單說(shuō)就是依靠人類的知識(shí)判斷。

由于AI學(xué)習(xí)圖像的方式和人類并不一致，難免無(wú)法100%掌握人類視角下的視覺(jué)信息。

造成的結(jié)果就是，AI生成的圖片常常包含與現(xiàn)實(shí)世界不符之處，這就為圖像的鑒別提供了著手之處。

用開頭的這張圖片作為例子。

從整體上看，人物的皮膚過(guò)于光滑，看不到任何的毛孔，這種過(guò)于完美的特征反而增加了不真實(shí)感。

當(dāng)然這種“不真實(shí)感”并不完全等同于“造假”，畢竟經(jīng)過(guò)磨皮處理的圖片同樣看不到毛孔。

但這也并非唯一的判斷因素，AI在圖片中留下的與常識(shí)的出入也未必只有一處。

實(shí)際上，這張圖只要稍微看以下細(xì)節(jié)，就能看到一個(gè)比較明顯的特征——胸牌上方掛鉤奇特的連接方式。

還有在高飽和度模式下露出破綻的麥克風(fēng)，放大之后直接用肉眼也能看出端倪。

更為隱蔽的是，頭發(fā)末端有幾根毛發(fā)的位置很不合理，但這樣的特征，恐怕要擁有列文虎克級(jí)別的視力才能看到了。

不過(guò)，隨著生成技術(shù)的進(jìn)步，能夠找到的特征越來(lái)越隱蔽，也是一個(gè)無(wú)法避免的趨勢(shì)。

還有一種方法是看文字，雖然AI在字型的刻畫上正逐漸克服“鬼畫符”的問(wèn)題，但正確地渲染出有正確實(shí)際含義的文字還存在一些困難。

比如有網(wǎng)友發(fā)現(xiàn)，照片中的人佩戴的胸牌上，Google標(biāo)志的下方最后一行字中的兩個(gè)字母是“CA”，表示美國(guó)加州，前面的一大長(zhǎng)串應(yīng)該是城市名。

但實(shí)際上，加州根本沒(méi)有名字如此之長(zhǎng)的城市。

除了這些物體本身的細(xì)節(jié)，還有光線、陰影等信息也可以用來(lái)判斷真?zhèn)巍?/p>

這張圖片是從一段視頻當(dāng)中提取的，在它所在的視頻當(dāng)中還有這樣的一幀。

在話筒右側(cè)的位置，有一片十分詭異的陰影，這片陰影對(duì)應(yīng)的是人物的一只手，顯然AI在這里處理得有所欠缺。

說(shuō)到視頻，由于涉及前后內(nèi)容一致性，AI倒是比在靜態(tài)圖像中更容易露出雞腳馬腳。

還有一些特征不算“常識(shí)錯(cuò)誤”，但也體現(xiàn)出了AI在生成圖像時(shí)的一些偏好。

比如這四張圖，都是AI合成的“普通人”（average people），有沒(méi)有發(fā)現(xiàn)什么共同之處？

有網(wǎng)友表示，這四張圖里的人，沒(méi)有一個(gè)是笑臉，這點(diǎn)似乎就體現(xiàn)了AI生圖的某種特征。

針對(duì)這幾張圖而言確實(shí)如此，但這樣的判斷方式很難形成系統(tǒng)，畢竟不同的AI繪圖工具，特點(diǎn)也都不盡相同。

總之，為了應(yīng)對(duì)逐漸進(jìn)步的AI，一方面可以加大“列文虎克”的力度，一方面還可以引入像拉高飽和度這樣的圖像處理技術(shù)。

但如果這樣的“量變”積累得越來(lái)越多，肉眼判斷也會(huì)越來(lái)越困難，圖像飽和度可能也有被AI攻破的一天。

所以人們也在轉(zhuǎn)變思路，想到了“以模制模”的方法，用AI生成的圖片訓(xùn)練檢測(cè)模型，從圖像中分析更多特征。

比如AI生成的圖像在頻譜、噪聲分布等方面存在許多特點(diǎn)，這些特點(diǎn)依靠肉眼無(wú)法捕捉，但AI卻能看得很清楚。

當(dāng)然，也不排除檢測(cè)方法落后、跟不上模型變化，甚至模型開發(fā)者專門進(jìn)行對(duì)抗性開發(fā)的可能。

比如前文一直在討論的這張圖片，某AI檢測(cè)工具認(rèn)為它是AI合成的概率只有2%。

但AI造假和AI檢測(cè)之間的博弈過(guò)程，本身就是一場(chǎng)“貓鼠游戲”。

所以在檢測(cè)之外，可能還需要模型的開發(fā)者也負(fù)起一些責(zé)任，例如給AI生成的圖片打上隱形水印，讓AI造假無(wú)處遁形。

AI魔高一尺

值得一提的是，如上引發(fā)恐慌的AI人像，不少都是由最近爆火的Flux生成/參與制作。

甚至大家已經(jīng)開始默認(rèn)，效果太好難以分辨的，就是Flux做的。

它由Stable Diffusion原班人馬打造，發(fā)布才10天就在網(wǎng)絡(luò)上掀起軒然大波。

這些精美的假TED演講照片，都是出自它手。

還有人用Flux和Gen-3一起做出了精美的護(hù)膚品廣告。

以及多角度的各種合成效果。

它很好解決了AI畫手、AI生成圖片中文字等問(wèn)題。

這直接導(dǎo)致現(xiàn)在人類區(qū)分AI畫圖，不能再直接看手和文字了，只能盯著蛛絲馬跡猜。

Flux應(yīng)該是在手部、文字等指標(biāo)上加強(qiáng)了訓(xùn)練。

這也意味著，如果當(dāng)下的AI繼續(xù)在紋理細(xì)節(jié)、色彩等方面下功夫訓(xùn)練，等到下一代AI畫圖模型出來(lái)時(shí)，人類的辨認(rèn)方法可能又要失效了……

而且Flux還是開源、筆記本電腦上可運(yùn)行的。不少人現(xiàn)在已經(jīng)在Forget Midjourney了。

從Stable Diffusion到Flux，用了2年。

從“威爾史密斯吃面條”到“Tedx演講者”，用了1年。

真不知道以后為了分辨AI生成，人類得想出哪些歪招了……