如何辨别真实图像和人工智能AI生成图像之间的差异

在这篇有关人工智能生成图像的文章中，当这些区别变得越来越重要时，能够区分真实照片和人工智能 (AI) 生成的图像至关重要。本文旨在提供有用的技巧来识别人工智能生成的照片的明显迹象。通过检查图像质量、伪影、不一致和上下文等因素，读者将获得在各种情况下区分真实图形和人工智能创建的图形的重要知识。

如何发现人工智能生成的图像？

尽管识别人工智能生成的图像可能很困难，但需要考虑许多事项来简化流程，如下所示：

研究

当您有疑问时，与可靠来源交叉引用信息至关重要。当遇到可疑的照片时，使用简单的谷歌搜索来查阅不同的来源可以产生富有洞察力的结果。正如沃德尔所指出的，关注图像的微妙线索是有益的，但进行仔细的调查和分析以保证正确的解释和理解也很重要。

画面质量

人工智能生成的照片经常表现出非凡的锐度、清晰度和最小的噪点，超越了相机拍摄的正常质量。这些图片看起来非常干净和细致，有时甚至超出了人眼所能看到的范围。如此出色的图像质量可能是他们的建筑中使用了机器学习的标志。

考虑文本

在处理文本和徽标时，人工智能图像制作者的局限性变得显而易见。使用这些工具很难精确地重新创建徽标或创建艺术字。虽然人工智能可能有能力生成单独的字母表，但生成可理解的单词通常是不可能的。因此，建议寻找特定特征，如广告牌、路标或带有文本的物体，以确定图像的真实性或可能的人工智能参与（如果图像包含文本，尤其是城市景观的形式）。

不切实际的细节

人工智能生成的照片的一个常见识别标志是缺乏真实的细节。注意那些看起来过于完美或令人难以置信的细节，例如完美均匀的皮肤、不寻常的角度或观点，或者异常丰富和绚丽的色彩。这些增强或理想化的特征可能表明人工智能算法被用来创建图像。

使用 GAN 检测器

2021 年，Maya Chitra 的工程师创建了一个GAN检测器，以帮助识别 AI 生成的图像，这些图像通常使用生成对抗网络 (GAN) 创建。然而，我们在 2023 年对该应用程序的测试产生了矛盾的结果。尽管它偶尔能准确识别 GAN 生成的图像，但有时它会给出不准确的结果。由于不可靠，建议将此工具与其他技术结合使用，以确认图像是否是使用人工智能创建的。然而，提出GAN检测器强调了未来精确检测技术进步的可能性，需要关注该领域的未来发展。

异常现象和古董

古董和异常现象的存在可用于检测人工智能生成图像的使用情况。密切注意图像中的任何奇怪现象，例如重复出现的图案、扭曲的形状或不一致的照明。这些异常现象通常是由使用的人工智能算法造成的，暗示图像可能是由人工智能创建或更改的。检查此类畸变和异常可以提供有关人工智能可能参与图像形成的信息。

反向图像搜索

反向图像搜索引擎可以成为确定图像是否经过人工智能生成或编辑或在线是否有可比版本的有用工具。通过进行反向图像搜索，您可以详细了解图像的历史和预期用途，这可以帮助您评估图像是否由人工智能 (AI) 创建或是否经过基于人工智能 (AI) 的编辑。通过使用此技术，您可以通过将图像与已发布的网络内容进行比较来识别任何潜在的人工智能参与。

检查是否变形

在研究复杂或拥挤的图像时，重要的是要寻找当项目混合或重叠时可能发生的扭曲。您可能会观察到灯柱和远处的建筑物融合在一起的情况，或者人的脚在融入他们行走的地面时出现扭曲的情况。由于人工智能算法可能无法准确地隔离和描绘场景中的不同元素，因此这些扭曲可能表明人工智能创建的图像。如果注意到这种扭曲，可以帮助识别可能是人工智能生成的照片。

发现人工智能生成的图像

考虑到人工智能生成图像的不断改进，检测图像是否是由人工智能生成的需要一些调查工作。首先检查标题、描述和评论是否有人工智能参与的迹象。仔细查看图像本身是否有水印或异常的视觉扭曲。尽管可以选择通过 GAN 检测器运行图像，但请谨慎对待其结果。最终，结合使用这些方法可以提供最有效的方法来确定您是否正在查看人工智能生成的图像。

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