Как понять, что картинку сделала нейросеть — 5 сервисов
Notion AI
Вердикт: в целом, хорошо — сервис выдал вероятность ИИ-генерации нашей фотографии шоколада лишь в 12,9%. Но были и ошибочные результаты — ИИ-изображения не были распознаны сервисом как таковые. Более того, у нас сложилось ощущение, что расширение выдает вероятность вообще случайным образом. И, тем не менее, разработчик заявляет о высокой точности — более 90%. Но на практике понятно: эта цифра сильно завышена.
На сайте разработчика написано, что «illuminarty.ai использует передовое глубокое обучение для выявления изображений, сгенерированных искусственным интеллектом, и является одним из самых точных сервисов обнаружения ИИ-картинок на сегодняшний день». Весьма амбициозно! Скоро проверим.
Действительно рабочих и качественных сервисов для распознавания сгенерированных нейросетями изображений крайне мало. Связано это в значительной степени с тем, что найти различия между генерацией последней версии, например, MidJourney и произведением цифрового художника очень сложно.
Сервис-детектор после непродолжительного анализа может сразу показать вероятность искусственного происхождения картинки: в виде однозначного ответа (да, сгенерировано нейросетью или нет), либо вероятность в процентах того, что это нейросетевое изображение. Сервисы для «детектирования» ИИ-картинок очень часто ошибаются. Тем не менее, они могут быть полезными, если, например, вам нужно проверять большие объемы картинок на ежедневной основе — например, если вы занимаетесь факт-чекингом.
Мы проверили illuminarty.ai на фотографии шоколада и он… ошибся: вероятность ИИ 91%. Явно не тот результат, которого мы ждали. Но стоит отметить: сервис лучше определяет именно сгенерированные изображения, поэтому даже некоторые реальные фото он может «клеймить» как нейросетевые.
Удобно, что Hive AI Detector можно использовать не только путем загрузки изображения с жесткого диска. Вы можете задействовать сервис вообще на любом сайте — установите расширение для Google Chrome и затем сделайте правый клик по проверяемому изображению.
Вердикт: сервис правильно определил только некоторые ИИ-изображения. Многое было распознано некорректно. Есть куда совершенствоваться. Ложные срабатывания часто оказывались комбинированными фотографиями, скриншотами из игр, изображениями мемов. Это и понятно: в обучающую базу данных не входили изображения такого типа.
Детектор umm-maybe был обучен на более чем 130 000 изображений. Работает он на основе конволюционной нейронной сети, которая специально подстроена под определение артефактов, характерных для ИИ-картинок. Компания-разработчик обещает: модель разработана таким образом, что со временем она будет совершенствоваться, по мере добавления новых обучающих данных и развития архитектуры модели.
Remove.bg
Внимание: все сервисы ниже могут дать только предположение о том, было сгенерировано изображение нейросетью или нет. Полагаться на них не стоит. И вообще в отношении синтетических изображений всегда будет существовать такая вот неоднозначность, ведь существуют очень реалистичные фотографии (такие часто принимаются за результат генерации) или изображения с комбинированными сценами (задник наложен в фотошопе, а человек — реальный).
Если еще год назад определить картинку, сделанную нейросетью, можно было без труда, то отличить работы самых современных нейросетей от реальных фото может быть очень сложно. На помощь в распознавании фейковых картинок могут прийти специализированные сервисы. Рассказываем, как они работают и какие из них самые точные.
Сервис компании Content At Scale. Анализирует изображения на предмет ИИ-генерации. Обучена модель более чем на двух миллионах образцов. Для интеграции детектора в другие приложения и пакетной обработки больших объемов изображений предусмотрен API. Сейчас в разработке находится расширение для браузера — оно позволит детектировать ИИ-картинки прямо на странице любого сайта.
illuminarty.ai лучше всего определяет картинки, сгенерированные MidJourney, DALL-E, Stable Diffusion. Все потому, что illuminarty.ai использует конволюционную нейронную сеть (алгоритм, предназначенный для работы с изображениями, принимающий их в качестве входных данных), которая обучалась на миллионах изображений именно вышеуказанных сервисов.
Сервис умеет анализировать глаза, пальцы, другие детали, которые сразу выдают генерацию нейросети. Важно, что Hive AI Detector создал свою модель вообще с нуля и обучил ее более чем на миллионе реальных фотографий. По словам разработчика, Hive AI Detector умеет находить самые маленькие артефакты и несоответствия, которыми грешат популярные сегодня нейросети.
В последнее время новые ИИ-сервисы появляются чуть ли не каждый день, и в них легко запутаться. Помогаем распутаться: выбрали для вас сайты и приложения, которые облегчат работу с текстом, изображениями, видео, аудио, повысят продуктивность и просто повеселят. Некоторые сервисы платные, но с пробным периодом — его хватит, чтобы поэкспериментировать.
