2024-08-12
한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina
- Mingmin Kresi Aofein temppelistä
Qubits |. Julkinen tili QbitAI
Kybertaikapeilin alla kaikki tekoälyn kaunottaret muuttuivat haamuiksi.
Tule katsomaan sen hampaita。
Kun kuvan kylläisyys kasvaa täysin, tekoälymuotokuvan hampaat muuttuvat hyvin oudoksi ja rajat hämärtyvät.
Kokonaiskuvan väri on normaali, mutta mikrofoniosa on vielä oudompi.
kontrastiKuvia oikeista ihmisistä, sen pitäisi olla näin.
Hampaat ovat selkeät ja kuvan väriläiskit tasaiset.
Tämä työkalu on avoin ja jokainen voi kokeilla sitä valokuvien avulla.
Tietty ruutu tekoälyn luomassa videossa ei voi välttää tätä menetelmää.
Kuvat puuttuvista hampaista voivat myös paljastaa ongelmia.
Mutta BTW, tämä työkalukirjoittanut Claude. Käytä tekoälyä murtaaksesi tekoälyn, upean suljetun silmukan.
Itse asiassa tekoälykuvat ovat viime aikoina olleet liian todenmukaisia ja aiheuttaneet paljon keskustelua. Esimerkiksi suosituissa "TED-puhujavideoissa" yksikään niistä ei ole todellisia ihmisiä.
Sen lisäksi, että kasvojen erottaminen on vaikeaa, jopa kirjoittaminen, tekoälyn aiempi puute, voi nyt olla täysin väärennettyä.
Vielä tärkeämpää on, että tällaisten AI-muotokuvien luomisen kustannukset eivät ole korkeat. Se voidaan tehdä niinkin vähän kuin 5 minuuttia ja 1,5 Yhdysvaltain dollaria (noin 10 yuania) 20 sekunnin välein.
Nyt verkkomiehet eivät voineet istua paikallaan ja aloittivat tekoälyn väärentämisen vastaisia kilpailuja peräkkäin.
Lähes 5 000 ihmistä tuli keskustelemaan siitä, kumpi näistä kahdesta kuvasta on oikea henkilö.
Esitetyt syyt vaihtelivat. Joidenkin mielestä teksti ja kuvion yksityiskohdat ovat hyvin abstrakteja, kun taas toisten mielestä hahmojen silmät ovat tyhjiä...
Sääntöjä, joiden mukaan edistynein tekoäly luo muotokuvia, selvitetään vähitellen.
Yhteenvetona voidaan todeta, että kylläisyyden säätäminen voi olla nopein tapa tunnistaa se.
Tekoälyryhmän muotokuvat paljastuvat tällä tavalla perusteellisemmin.
Siinä on kuitenkin ongelma. Tämä menetelmä ei ehkä toimi, jos kuva on pakattu JPEG-algoritmilla.
Varmista esimerkiksi, että valokuva on aito valokuva.
Kuitenkin kuvan pakkaus- ja valaistusongelmien vuoksi hahmon hampaat ovat myös hieman epäselviä.
Siksi nettimiehet listasivat myös lisää tapoja kertoa, onko muotokuva tekoälyn syntetisoima.
Ensimmäinen menetelmä yksinkertaisesti sanottuna on luottaa ihmisten tietoon ja arvostelukykyyn.
Koska tapa, jolla tekoäly oppii kuvia, ei ole yhdenmukainen ihmisten kanssa, on väistämätöntä, että se ei pysty ymmärtämään 100 % visuaalista tietoa ihmisen näkökulmasta.
Tuloksena on, että tekoälyn luomat kuvat sisältävät useinEi sopusoinnussa todellisen maailman kanssaTämä tarjoaa lähtökohdan kuvan tunnistamiselle.
Käytä esimerkkinä alussa olevaa kuvaa.
Kaiken kaikkiaan hahmon iho on liian sileä, eikä huokosia näy. Tämä liian täydellinen ominaisuus lisää epätodellisuuden tunnetta.
Tämä "epärealistinen tunne" ei tietenkään ole täysin sama kuin "fake". Loppujen lopuksi huokoset eivät näy kuvissa, jotka on käsitelty mikrodermabrasiolla.
Mutta tämä ei ole ainoa arviointitekijä. Kuvassa ei välttämättä ole vain yksi poikkeama terveestä järjestä.
Itse asiassa, jos katsot seuraavia tämän kuvan yksityiskohtia, voit nähdä suhteellisen ilmeisen piirteen ---Tyyppikilven yläpuolella olevan koukun erikoinen liitäntätapa。
On myös mikrofoneja, jotka osoittavat puutteita korkean kylläisyyden tilassa, ja vihjeet voidaan nähdä suoraan paljaalla silmällä vahvistuksen jälkeen.
Vielä hienovaraisempaa on, että hiusten päissä on useita karvoja, jotka ovat erittäin kohtuuttomissa asennoissa, mutta tällainen ominaisuus vaatisi todennäköisesti Leeuwenhoek-tason näkemystä.
Kuitenkin sukupolviteknologian kehittyessä löydettävät ominaisuudet ovat yhä piilossa, mikä on väistämätön trendi.
Toinen tapa on tarkastella tekstiä. Vaikka tekoäly on vähitellen voittanut "haamumerkkien" ongelman fonttien kuvauksessa, tekstin esittämisessä oikealla todellisella merkityksellä on edelleen joitain vaikeuksia.
Jotkut nettikäyttäjät ovat esimerkiksi havainneet, että valokuvassa olevan henkilön tunnuksessa Google-logon alapuolella viimeisellä rivillä olevat kaksi kirjainta ovat "CA", mikä tarkoittaa Kaliforniaa, ja edessä olevan pitkän merkkijonon pitäisi olla kaupungin nimi.
Mutta itse asiassa Kaliforniassa ei ole kaupunkia, jolla olisi niin pitkä nimi.
Itse esineiden yksityiskohtien lisäksi aitouden määrittämiseen voidaan käyttää myös tietoja, kuten valoa ja varjoa.
Tämä kuva on poimittu videosta, ja videossa on sellainen kehys, jossa se sijaitsee.
Mikrofonin oikealla puolella on hyvin outo varjo, joka vastaa yhtä hahmon käsistä.
Mitä tulee videoihin, ennen ja jälkeen olevan sisällön johdonmukaisuuden vuoksi tekoäly paljastaa todennäköisemmin puutteita kuin staattisissa kuvissa.
On myös joitain ominaisuuksia, jotka eivät ole "terveen järjen virheitä", vaan heijastavat myös joitain tekoälyn mieltymyksiä kuvia luotaessa.
Esimerkiksi nämä neljä kuvaa ovat kaikki tekoälyn syntetisoimia "keskimääräisiä ihmisiä". Oletko löytänyt jotain yhteistä?
Jotkut nettimiehet sanoivat, että kenelläkään näissä neljässä kuvassa olevista ihmisistä ei ole hymyileviä kasvoja, mikä näyttää heijastavan joitain tekoälyn luomien kuvien ominaisuuksia.
Tämä on todellakin totta näille kuville, mutta on vaikea muodostaa järjestelmää tällaiselle arvioinnille.
Lyhyesti sanottuna, voidaksemme selviytyä tekoälyn asteittaisesta edistymisestä, voimme toisaalta lisätä "Leewenhoekin" intensiteettiä ja toisaalta voimme myös ottaa käyttöön kuvankäsittelytekniikoita, kuten kylläisyyden lisäämistä.
Mutta jos tällaisia "määrällisiä muutoksia" kerääntyy enemmän ja enemmän, sitä on yhä vaikeampi arvioida paljaalla silmällä, ja tekoäly voi jonain päivänä rikkoa kuvan kylläisyyden.
Siksi ihmiset myös muuttavat ajatteluaan ja ajatteluaan "mallikohtaisesti" käyttämällä tekoälyn luomia kuvia tunnistusmallien kouluttamiseen ja kuvien lisäominaisuuksien analysoimiseen.
Esimerkiksi tekoälyn luomilla kuvilla on monia ominaisuuksia spektrissä, kohinan jakautumisessa jne. Näitä ominaisuuksia ei voi kaapata paljaalla silmällä, mutta tekoäly näkee ne selvästi.
Se ei tietenkään sulje pois sitä mahdollisuutta, että tunnistusmenetelmä jää jäljessä eikä pysty pysymään mallien muutosten perässä tai että mallinkehittäjät ovat jopa erikoistuneet vastakkaiseen kehitykseen.
Esimerkiksi yllä käsitellyssä kuvassa tekoälyn tunnistustyökalulla on vain 2 % todennäköisyys, että tekoäly syntetisoi sen.
Tekoälypetosten ja tekoälyn havaitsemisen välinen peliprosessi on kuitenkin itsessään "kissa ja hiiri -peli".
Siksi mallinkehittäjien on ehkä tunnistuksen lisäksi otettava vastuuta, kuten näkymättömien vesileimojen lisääminen tekoälyn luomiin kuviin, jotta tekoälypetoksilla ei ole minne piiloutua.
On syytä mainita, että monet edellä mainituista paniikkia aiheuttaneista tekoälymuotokuvista ovat viime aikoina suosittujaFluxLuo / osallistu tuotantoon.
Kaikki ovat jopa alkaneet olettaa, että tehosteet, jotka ovat liian hyviä erotettavaksi, ovat Fluxin tekemiä.
Sen loi alkuperäinen Stable Diffusion -tiimi, ja se aiheutti kohua Internetissä vain 10 päivää julkaisunsa jälkeen.
Nämä kauniit valokuvat väärennetyistä TED-puheista ovat kaikki sen tekemiä.
Toiset ovat käyttäneet Fluxia ja Gen-3:a yhdessä luodakseen kauniita ihonhoitotuotemainoksia.
Ja erilaisia synteesiefektejä useista näkökulmista.
Se ratkaisee erittäin hyvin ongelmia, kuten tekoälymaalareita ja tekoälyn luomaa tekstiä kuvissa.
Tämä johtaa suoraan siihen, että ihmiset eivät voi enää katsoa suoraan käsiin ja sanoihin erottaakseen tekoälypiirustuksia, vaan voivat vain arvailla vihjeiden perusteella.
Fluxin tulisi olla vahvistanut harjoittelua käsissä, tekstissä ja muissa indikaattoreissa.
Tämä tarkoittaa myös sitä, että jos nykyinen tekoäly jatkaa ahkerasti pintakuvioiden yksityiskohtien, värien jne. harjoittelua, seuraavan sukupolven AI-piirustusmallin julkaisuun mennessä ihmisen tunnistusmenetelmät voivat tulla taas tehottomiksi...
Lisäksi Flux on avoimen lähdekoodin, ja sitä voidaan käyttää kannettavissa tietokoneissa. Monet ihmiset ovat nyt Forget Midjourneyssa.
Kesti 2 vuotta siirtyä Stable Diffusionista Fluxiin.
Kesti vuoden siirtyä "Will Smith syö nuudeleita" "Tedx-kaiuttimeen".
En todellakaan tiedä, mitä temppuja ihmisten on tehtävä tulevaisuudessa erottaakseen AI-sukupolven...
Viitelinkit:
[1]https://x.com/ChuckBaggett/status/1822686462044754160
[2]https://www.reddit.com/r/artificial/comments/1epjlbl/average_looking_people/
[3]https://www.reddit.com/r/ChatGPT/comments/1epeshq/these_are_all_ai/
[4]https://x.com/levelsio/status/1822751995012268062
Kerää ja järjestele viimeisimmät uutiset ja tee ne kaikkien tarkastettavaksi ilmaiseksi.
