В последние годы генеративные нейросети, такие как Midjourney, DALL·E, Stable Diffusion и другие, совершили настоящий прорыв в области цифрового искусства и визуального контента. Они позволяют создавать фотореалистичные изображения по простому текстовому описанию — и делают это всё лучше с каждым днём.

Однако вместе с ростом популярности ИИ-генерации возникает важный вопрос: как отличить изображение, созданное человеком, от того, что породила машина? И главное — зачем это вообще нужно?

Попробуйте определить, где реальное фото, а где работала нейросеть. Вот пример:

Фейк или реальность? 5 способов вычислить изображение, созданное нейросетью.

Зачем определять ИИ-изображения?

1. Борьба с дезинформацией

Фейковые изображения могут использоваться для манипуляции общественным мнением, подделки новостей или создания ложных доказательств. Например, сфабрикованная фотография политика на встрече с преступником может вызвать общественный резонанс, даже если событие никогда не происходило.

2. Защита авторских прав

ИИ-модели обучаются на огромных массивах данных, часто включая работы художников без их согласия. Определение происхождения изображения помогает выявлять случаи неэтичного использования чужого творчества и защищать права авторов.

3. Коммерческая честность

На стоках и в рекламе важно понимать, является ли изображение оригинальной работой фотографа или сгенерированной моделью. Это влияет на лицензирование, стоимость и юридические риски.

4. Образование и этика

В учебных и профессиональных средах важно понимать, что именно представляет собой работа — результат человеческого труда или автоматизированной генерации. Это касается как художественных конкурсов, так и научных публикаций.

Как определить, что изображение создано нейросетью?

Хотя современные ИИ-генераторы создают всё более правдоподобные изображения, у них всё ещё есть характерные «артефакты» и особенности:

1. Странные детали и логические ошибки

Нейросети часто допускают ошибки в анатомии (например, лишние пальцы, неправильное количество зубов), перспективе или физике. Обратите внимание на:

  • Несимметричные уши или глаза;
  • Неправильное отражение в зеркалах или стёклах;
  • Неестественные тени или освещение;
  • Текст на вывесках или футболках — он часто бессмысленный или искажённый.

2. Идеализированная текстура

ИИ-изображения могут выглядеть «слишком гладкими» или, наоборот, иметь странные повторяющиеся узоры в текстурах (например, на коже, ткани или фоне).

3. Отсутствие шума и зернистости

Реальные фотографии содержат шум, особенно при слабом освещении. ИИ-изображения, напротив, часто идеально чистые — что выглядит подозрительно в контексте «фотографии».

4. Метаданные и цифровые водяные знаки

Некоторые генераторы (например, Midjourney) добавляют скрытые метаданные или водяные знаки в изображения. Также можно проверить EXIF-данные — если их нет или они выглядят подозрительно, это может быть признаком генерации.

5. Специализированные детекторы

Существуют онлайн-инструменты и алгоритмы, обученные распознавать ИИ-генерацию:

Однако стоит помнить: ни один из этих инструментов не даёт 100% гарантии. Нейросети учатся обходить детекторы так же быстро, как те развиваются.

Этический аспект

Важно понимать: не каждое ИИ-изображение — это обман. Многие художники используют нейросети как инструмент творчества, а не как способ подделки. Поэтому задача — не «разоблачать» ИИ, а обеспечивать прозрачность происхождения контента.

В будущем, вероятно, станет нормой маркировать ИИ-генерированный контент, как сегодня маркируют рекламу или спонсорский материал. А пока — критическое мышление, внимание к деталям и использование технических средств остаются нашими главными союзниками.

Заключение

Определение ИИ-генерированных изображений — это не просто техническая задача, а вопрос цифровой грамотности, этики и безопасности. В мире, где граница между реальным и сгенерированным становится всё тоньше, умение задавать вопрос «А это точно настоящее?» — один из ключевых навыков XXI века.

Будьте внимательны, проверяйте источники и помните: даже самые убедительные изображения могут быть всего лишь плодом алгоритма.

Если вы тоже хотите познакомиться с возможностями современных нейросетей по генерации и редактированию графики, приглашаю вас на свой новый марафон «Нейрографика«.

Подробности здесь >>>