← Lahat ng gabay Mga Gabay

Paano matutukoy ang mga mukhang gawa ng AI

Ang mga visual tell na inuulit ng lahat ay ang mga unang naayos. Narito ang kung ano ang naghihiwalay pa rin sa isang generated na mukha mula sa isang nakuhanan ng litrato, at kung ano ang wala na.

· 9 min na pagbabasa · Best AI Image Detector

Tumigil sa pagtingin sa mukha. Ang mga maaasahang tell ay lumipat sa mga gilid ng frame ilang taon na ang nakalilipas: mga background, alahas, ngipin, tainga, at ang boundary kung saan nagtatagpo ang buhok at ang lahat ng iba pa. Ang mukha mismo ang bahagi na unang inaayos ng bawat bagong modelo.

Bakit huminto sa paggana ang lumang checklist

Ang bawat malawakang ibinahaging listahan ng mga tell ay may parehong problema: inilalarawan nito ang mga kahinaan ng mga modelong umiral nang isulat ito. Ang mga kahinaang iyon ay pampubliko, nasusukat, at nakakahiya, na siyang dahilan kung bakit ang mga ito ang mismong bagay na itinutugma ng susunod na release para maayos.

Ang mga kamay ang pinakamalinaw na halimbawa. Ang pagbilang ng mga daliri ay tunay na kapaki-pakinabang sa loob ng labingwalong buwan, pagkatapos ay naging paraan ito para maging tiyak na mali sa magkabilang direksyon: ang mga generated na kamay ay karaniwang tama na ngayon, at ang mga totoong kamay sa motion blur ay nagiging mga hugis na mukhang mali sa isang taong pinagsabihan na magbilang.

Ganito rin ang nangyari sa mga reflection sa mata, asymmetry ng tainga, at dental geometry, sa halos ganoong pagkakasunod-sunod. Anumang bagay na maaaring ilarawan sa isang viral na post ay maba-benchmark, at anumang bagay na maba-benchmark ay maaayos.

  1. 2019
    Naglaho ang mga background Ang mga unang face generator ay gumawa ng matalas na mukha sa isang malabong background. Naayos noong natutunan ng mga modelo ang buong eksena.
  2. 2022
    Hindi tugma ang tainga at hikaw Ang asymmetric na alahas ay isang malakas na signal hanggang sa masakop ito ng training data.
  3. 2023
    Mga kamay at daliri Ang pinakamadalas banggitin na palatandaan. Halos nalutas na ito sa loob ng dalawang release cycle.
  4. 2024
    Teksto sa loob ng frame Naging mababasa na ang mga signage at label, kaya nawala na ang isang madaling palatandaan.
  5. 2026
    Ang natitira ay estadistikal Ang mga natitirang pagkakaiba ay nasa tekstura at ingay, na hindi na kayang makita ng mata.
Halos kung kailan huminto sa pagiging maaasahan ang bawat popular na tell. Ang pattern ang punto, hindi ang eksaktong petsa.

Tumingin sa labas ng mukha

Ang pagsisikap sa paggawa ng imahe ay nakatuon kung saan nakatuon ang atensyon. Ang modelong sinanay sa mga portrait ay magaling sa bahaging tinitingnan ng mga tao, at nananatiling mahina sa lahat ng itinuturing ng training signal bilang background.

Doon matatagpuan ang mga maaasahang pagsusuri. Itanong kung ano ang nakasulat sa lanyard, kung tama ba ang pagpapatuloy ng pattern sa damit sa likod ng braso, kung ang kuwintas ba ay dumadaan sa likod ng leeg at lumalabas sa tamang lugar, at kung ang silid sa likod ng balikat ay isang lugar na maaaring umiral.

Ang pag-uulit ng detalye ay isa pang maaasahang pamilya ng mga palatandaan. Ang wallpaper, brickwork, dahon, at mga mukha sa karamihan ay mahirap gawin nang magkakaugnay, kaya madalas itong umuulit, nagbabago, o nawawala ang vanishing point sa paraang mahuhuli ng mata kahit pa perpekto ang portrait sa harap nila.

  • Teksto na malayo sa sentro. Mga badge, signage, spine ng libro, packaging. Ang sentral na teksto ay karaniwang tama na ngayon; ang peripheral na teksto ang bahaging hindi pa rin nagtutugma.
  • Pagpapatuloy sa likod ng isang sagabal. Isang strap, kuwintas, o guhit na pumupunta sa likod ng isang bagay at lumalabas nang mali.
  • Mga tao at inuulit na bagay. Ang ikalawa at ikatlong hanay ng mga tao, o ang ikaapat na upuan sa isang hilera, ay hindi gaanong binibigyang-pansin kumpara sa una.
  • Balat sa mataas na magnification. Ang totoong balat ay may mga pores, ligaw na buhok, at hindi simetriko na mga batik. Ang ginawang balat ay madalas na makinis sa paraang hindi maipaliwanag ng anumang ilaw.
  • Kung saan nagtatagpo ang buhok at iba pa. Ang hangganan sa pagitan ng buhok at background ay nananatiling isa sa mga pinakamahirap na rehiyon na ma-render nang magkakaugnay.

Ang nakikita ng isang detector na hindi mo nakikita

Ang dahilan kung bakit dapat magpatakbo ng pagsusuri sa halip na umasa lang sa inspeksyon ay ang mga natitirang pagkakaiba ay nasa ibaba ng resolusyon ng paningin ng tao. Ang camera sensor ay gumagawa ng partikular na uri ng ingay; ang proseso ng pag-generate ay gumagawa ng iba, at wala sa dalawa ang nakikita sa normal na laki ng pagtingin.

Ito rin ang dahilan kung bakit maaaring hindi magtugma ang detector at ang iyong mga mata. Ang isang larawan na may malinaw na biswal na error ay maaaring makakuha ng mababang marka dahil ang tekstura nito ay photographic, at ang isang larawang mukhang perpekto ay maaaring makakuha ng mataas na marka dahil hindi photographic ang tekstura nito. Parehong mahalaga ang mga pagbabasa, at wala sa dalawa ang nakahihigit sa isa.

Dalawang magkaibang uri ng ebidensya
Biswal na inspeksyonPagsusuri ng pixel
Gumagana saMga error sa komposisyon at lohikaIstruktura ng tekstura at ingay
Nakaliligtas sa compressionOoNasisisira
Nakakaligtas sa isang screenshotOoNasisisira nang malala
Nakakakuha ng maliit na editKung mapapansin mo langOo, sa pamamagitan ng region map
Lumala sa paglipas ng panahonMabilisUnti-unti

Ang huling hanay ang kapaki-pakinabang. Ang mga biswal na palatandaan ay nababawasan sa bawat release ng modelo; ang isang detector na sinanay sa maraming generator ay mas mabagal mabawasan, dahil natutunan nito kung ano ang pagkakatulad ng synthetic na tekstura sa halip na kung ano ang nagkamali sa isang produkto sa loob ng isang taon.

Ang kasong pinakamahalaga: isang totoong mukha, na binago

Karamihan sa mga makabuluhang pekeng larawan ay hindi ganap na ginawang portrait. Ang mga ito ay mga litrato ng mga totoong tao na may binagong isang bagay: ibang mukha sa parehong katawan, isang bagay na idinagdag sa kamay, isang badge na binago, isang pangalawang tao na inalis sa frame.

Ang score para sa buong frame ay hindi maganda para dito dahil ang siyamnapung porsyento ng imahe ay talagang litrato at nasasalamin iyon ng average. Ang region map ang naglalantad nito, at ang pagbabasa ng mapa sa halip na numero ang iisang ugali na pinaka-nagpapataas ng katumpakan sa mga mukha.

14 18 11 16 12 15 89 13 17 10 14 19

Labing-isang tile ang nabasa bilang photographic. Ang isa ay hindi, at ito ang sumasakop sa isang mukha.

Isang tunay na litrato ng grupo na may pinalitang isang mukha. Ang score ng buong frame ay 31.

Isang magandang ugali

Bigyan ang portrait ng limang segundo ng peripheral na inspeksyon: teksto, pagpapatuloy, inuulit na pattern, hangganan ng buhok. Pagkatapos ay magpatakbo ng pagsusuri at basahin ang mapa. Ang dalawang ito ay nakakakuha ng higit pa sa anumang magagawa ng isa lang, at ang buong proseso ay wala pang isang minuto.

Kung saan totoo ang mga stake, idagdag ang hakbang na hindi mapapalitan ng anumang pagsusuri ng pixel: hanapin ang parehong mukha sa ibang lugar na may kasaysayan. Ang profile na may tatlong taon ng mga post, mga naka-tag na litrato mula sa ibang tao, at isang consistent na employer ay ebidensya na hindi nagagawa ng anumang generator.

Ang mga palatandaan na hindi nagbago

Dalawang bagay ang nakalaban sa apat na taon ng pag-unlad, at parehong tungkol sa pagkakaugnay sa distansya kaysa sa lokal na detalye. Ang una ay ang ilaw: kung ang bawat ibabaw sa frame ay naiilawan ng parehong mga source, mula sa parehong direksyon, na may mga anino na pareho ang lambot.

Ang isang ginawang portrait ay karaniwang nakukuha ang mukha nang tama at ang paligid nang halos tama, at ang hindi pagtutugma ay makikita sa mga anino. Ang matigas na anino sa ilalim ng baba sa tabi ng malambot na anino sa pader sa likod ay naglalarawan ng dalawang magkaibang silid.

Ang pangalawa ay lalim. Ang mga reflective na ibabaw, salamin, tubig, at mga repleksyon ay kailangang sumang-ayon sa heometriya ng lahat ng iba pa, at madalas ay hindi nila ito ginagawa. Ang isang bintana sa likod ng subject na nagpapakita ng eksenang hindi dapat naroon ay ang uri ng error na nakakaligtas sa mga model upgrade, dahil nangangailangan ito ng modelo ng mundo sa halip na modelo ng mga mukha.

Wala sa dalawa ang pagsusulit na maaari mong ilapat nang mekanikal, at parehong mas matagal kaysa sa pagbilang ng mga daliri. Iyon ang kapalit: ang mga pagsusuri na gumagana pa rin ay ang mga nangangailangan ng pag-iisip tungkol sa larawan bilang isang lugar sa halip na i-scan ito para sa depekto.

Mga tanong ng mga tao

Kapaki-pakinabang pa ba ang pagbilang ng mga daliri?
Bihira, at nabibigo na ito sa parehong direksyon ngayon. Ang mga kasalukuyang modelo ay tama ang pag-render ng mga kamay sa karamihan ng oras, kaya ang tamang kamay ay walang pinapatunayan, at ang mga totoong kamay na nahuli sa gitna ng paggalaw ay gumagawa ng malabong hugis na binabasa ng mga tao bilang ginawa ng AI. Ito ay isang mahusay na heuristic sa loob ng halos labing-walong buwan at hindi na ito ganoon ngayon.
Paano naman ang mga mata? Nabasa ko na ang mga repleksyon ay hindi nagtutugma.
Totoo iyon sa mga unang face generator, na nag-render ng bawat mata nang medyo hiwalay. Ang mga modernong modelo ay gumagawa ng consistent na catchlights. Sulit pa rin itong silipin dahil wala itong gastos, ngunit ang magkatugmang pares ng repleksyon ay hindi na ebidensya ng kahit ano.
Bakit nag-fla-flag ang detector ng litrato ng isang totoong tao?
Kadalasan ay pagproseso sa halip na manipulasyon. Ang mga beauty filter, portrait mode, night mode, at agresibong noise reduction ay lahat nagbabago ng tekstura ng balat pagkatapos makuha, at iyon mismo ang signal na binabasa ng modelo. Humingi ng hindi na-filter na orihinal bago ituring na makabuluhan ang isang katamtamang score.
Masasabi ba nito sa akin kung anong tool ang gumawa ng mukha?
Hindi mula sa mga pixel. Ang mga modelo ay nagbabahagi ng mga arkitektura at data ng pagsasanay, kaya nag-o-overlap ang kanilang mga fingerprint, at anumang post-processing ay nagpapalabo sa kung ano ang maliit na pagkakaiba sa kanila. Kung ang isang pangalan ay lumabas sa isang resulta, galing ito sa credential sa file sa halip na sa larawan, at sinasabi iyon ng resulta.
Gumagana ba ito sa mukha sa isang group photo?
Oo, at dito nagkakaroon ng halaga ang region map. Ang isang pinalitang mukha sa loob ng isang tunay na litrato ay halos hindi nagpapagalaw sa score ng buong frame pero nagpapailaw sa isang tile. Basahin muna ang mapa sa anumang imahe na may higit sa isang tao.
Paano naman ang mga video call?
Ibang problema, ibang tool. Ang detection ng still-image ay hindi tumutugon sa live video manipulation, at ang pag-check sa mga indibidwal na frame ay nakakaligtaan ang mga temporal na inconsistencies na nagbubunyag sa mga real-time face swap. Ituring itong hiwalay sa halip na ipalagay na nasasakop ito ng pag-check ng still-image.