如何区分人工智能生成的图像与真实照片(下)

4 功能上的不合理性

       AI 生成的图像往往会因为缺乏对现实世界物体结构和相互作用的了解,而产生各种功能不合理之处。这些不合理之处主要表现在以下几个方面:

4.1 构图不合理

物体关系不合逻辑: AI 生成的图像中,物体和人物之间的关系可能不符合现实世界的物理原理。例如,物体可能悬浮在空中,没有支撑;物体之间可能相互融合,无法分辨。

物体形态不符合实际: AI 生成的物体可能形态扭曲,无法使用。例如,楼梯可能一半消失在建筑物中,烤箱内部和炉灶顶部混合在一起,牙刷上的刷毛过多等。

4.2 功能失调的物体

物体无法正常使用: AI 生成的图像中,物体可能存在设计缺陷,无法正常使用。例如,手表从手臂中冒出来,时间显示方式不正常;羽毛球拍的手柄看起来像是断开的;扫帚的握把损坏,无法使用等。

4.3 细节渲染不合理

物体细节扭曲: AI 生成的图像中,物体的细节可能扭曲或失真。例如,运动器材和乐器上的弦可能排列不整齐,衣服上的小细节可能出现 glitch-like 的错误。

物体设计不典型: AI 生成的图像中,物体的设计可能不典型,不符合现实世界中的常见样式。例如,服装上的图案可能不对称,纽扣和搭扣的位置不正常等。

4.4 文本和标志

文本扭曲或无法识别: AI 生成的图像中,文本可能扭曲变形,无法识别,或者使用不存在的语言或词汇。

标志设计不合规: AI 生成的图像中,标志的设计可能不符合现实世界中的规范,或者出现拼写错误。

4.5 提示词过度拟合

提示词关键词过度体现: AI 生成的图像中,某些提示词关键词可能过度体现,或者以不常见的形态出现。例如,提示词中提到“条纹衬衫”,图像中背景的壁纸也出现了大量条纹,而提示词中并没有提到背景。

4.6 识别功能不合理之处要点

  • 图像中的文本是否扭曲,是否包含非常规字形,或者有奇怪的拼写错误?
  • 图像中的物体看起来是否正确?
  • 物体是否以不寻常的方式出现在环境中?
  • 任何物体看起来是否无法正常工作,或者放置方式使它们无法正常工作?
  • 衣服上的印花、纽扣和扣子是否有非典型设计?
  • 物体的精细细节,如吉他的弦等,是否有扭曲或类似故障的人工痕迹?

5 违反物理定律

AI 生成的图像有时会出现违反物理定律的现象,主要体现在以下几个方面:

5.1 光照和阴影

阴影方向不一致: AI 生成的图像中,阴影的方向可能不一致,或者与光源方向不符。例如,一个物体的阴影可能指向一个方向,而另一个物体的阴影指向另一个方向。

阴影形状不符合光源: AI 生成的图像中,阴影的形状可能不符合光源的形状。例如,太阳光照射下的物体阴影应该是平行线,但 AI 生成的图像中,阴影的形状可能是弯曲的。

阴影的位置不正确: AI 生成的图像中,阴影的位置可能不正确,或者与物体的位置不符。例如,一个物体在背景中的阴影可能出现在物体前面。

5.2 反射

反射物与实际场景不符: AI 生成的图像中,反射物(如镜子、水面、金属物体等)反射的图像可能不符合实际场景。例如,一个人站在镜子前,但镜中反射的图像却是他站在镜子后面的样子。

反射物中的细节扭曲: AI 生成的图像中,反射物中的细节可能扭曲或失真。例如,镜子中反射的桌子线条可能与实际的桌子线条不一致。

5.3 深度和透视

图像出现扭曲: AI 生成的图像中,图像可能出现扭曲,例如,直线看起来像是弯曲的。

深度和透视问题: AI 生成的图像中,深度和透视可能存在问题,例如,物体的比例不正确,或者物体的轨迹不符合实际。

透视失真: AI 生成的图像中,透视可能失真,例如,物体的大小与实际不符,或者物体的位置看起来不正确。

5.4 识别违反物理定律要

  • 图像中的任何阴影是否与其光源不一致?
  • 图像中的多个阴影是否指向不同的方向?
  • 你注意到图像中有任何弯曲吗?
  • 场景中的路径或轨迹是否看起来不自然或不合理?
  • 图像中是否有任何反射表面?如果有,放大查看反射 - 这些反射是否与周围世界一致?

6 社会文化不合理之处

6.1不可能的场景

与现实脱节: AI 生成的图像可能描绘一些在现实生活中不可能出现的场景,例如,名人穿着不寻常的服装或从事不可能的活动。

社会规范不符: AI 生成的图像可能违反社会规范,例如,在正式场合穿着浴衣或拥抱不常见。

公共人物行为异常: AI 生成的图像可能描绘公共人物做出不符合他们一贯行为或价值观的事情,例如,政治领导人做出不合适的表情或姿势。

6.2不合适的情况

将不同情境的元素混合: AI 生成的图像可能将来自不同情境的元素混合在一起,例如,将办公室场景与穿着儿童服装的人物混合在一起。

不适当的服装: AI 生成的图像可能描绘人物穿着不适当的服装,例如,在葬礼上穿着比基尼或参加正式活动时穿着小丑服装。

不合适的表情和动作: AI 生成的图像可能描绘人物做出不合适的表情或动作,例如,在专业场合摆出随意的姿势或在严肃的场合做出滑稽的表情。

6.3违反文化规范

文化细节错误: AI 生成的图像可能包含错误的文化细节,例如,描绘特定文化的人物穿着不合适的服装或使用不正确的手势。

文化误解: AI 生成的图像可能对文化存在误解,例如,将来自不同文化的人物混合在一起,或者将文化元素错误地组合在一起。

6.4历史不准确

描绘虚假的历史场景: AI 生成的图像可能描绘虚假的历史场景,例如,将历史人物描绘成不符合历史事实的样子,或者将历史事件描绘成从未发生过的事情。

6.5 识别社会文化不合理要

  • 图像是否描绘了一个不太可能的场景?
  • 图像是否显示人们的行为不适当或做一些他们通常不会做的事情?
  • 图像中的情况是否违反了特定文化中的规范?
  • 如果图像中有公众人物,图像是否违反了已知的历史事实?

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.rhkb.cn/news/350884.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系长河编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

【Unity】RPG2D龙城纷争(二)关卡、地块

更新日期:2024年6月12日。 项目源码:后续章节发布 索引 简介地块(Block)一、定义地块类二、地块类型三、地块渲染四、地块索引 关卡(Level)一、定义关卡类二、关卡基础属性三、地块集合四、关卡初始化五、关…

centos环境上:k8s 简单安装教程

本次演示安装3节点k8s环境,无需多言,直接上操作步骤: 1、环境准备 k8s部署前,首先需要准备好环境,除了1.4 步骤,其他步骤在所有(3个)节点上都要执行: 1.1 关闭防火墙 s…

如何定位检查不到的元素

光标离开输入框时,输入框立刻消失,导致无法查看该元素的html标签属性,如何定位这种元素呢?有两种方法,一种是通过事件监听器,另一种是通过网络接口抓包 1、首先定位到搜索按钮 这个搜索的按钮,当…

Elixir学习笔记——进程(Processes)

在 Elixir 中,所有代码都在进程内运行。进程彼此隔离,彼此并发运行并通过消息传递进行通信。进程不仅是 Elixir 中并发的基础,而且还提供了构建分布式和容错程序的方法。 Elixir 的进程不应与操作系统进程混淆。Elixir 中的进程在内存和 CPU…

OpenDevin 环境配置及踩坑指南

不惧怕任何环境配置 首先 clone 项目,然后查看开发者文档:https://github.com/OpenDevin/OpenDevin/blob/main/Development.md make setup-config 自定义 LLM 配置 首先这个 devin 写的是支持自定义的 LLM 配置,并且提供了交互式命令供我们…

【C语言】二维数组(详解)

目录 1. 二维数组的创建 1.1 二维数组的概念 1.2 二维数组的创建 2. 二维数组的初始化 2.1 不完全初始化 2.2 完全初始化 2.3 按照行初始化 2.4 初始化时能省略行,但不能省略列 3. 二维数组的使用 3.1 二维数组下标 3.2 二维数组…

【FreeRTOS】ARM架构汇编实例

目录 ARM架构简明教程1. ARM架构电脑的组成1.2 RISC1.2 提出问题1.3 CPU内部寄存器1.4 汇编指令 2. C函数的反汇编 学习视频 【FreeRTOS入门与工程实践 --由浅入深带你学习FreeRTOS(FreeRTOS教程 基于STM32,以实际项目为导向)】 https://www.…

Linux--MQTT(二)通信基本原理

一、MQTT 通信基本原理 MQTT 是一种基于 客户端 - 服务端 架构的消息传输协议,所以在 MQTT 协议通信中,有两个最为重要的角色,它们便是服务端 和 客户端 。 举例:若开发板向“芯片温度”这一主题发布消息,那么服务…

LeetCode --- 401周赛

题目列表 3178. 找出 K 秒后拿着球的孩子 3179. K 秒后第 N 个元素的值 3180. 执行操作可获得的最大总奖励 I 3181. 执行操作可获得的最大总奖励 II 一、找出K秒后拿着球的孩子 这题可以直接模拟,从前往后,再从后往前走k次,最后直接返回…

第〇篇:深入Docker的世界系列博客介绍

深入Docker的世界系列博客介绍 欢迎来到“深入Docker的世界”系列博客,这是一次旨在全面探索Docker容器化技术的冒险之旅。从基础原理到高级应用,再到实践案例分析,我们将深入挖掘Docker的每一个角落,帮助你不仅掌握这项技术的实…

ecshop鲜花商城微信分销源码附移动端

ecshop 微信手机分销商城 微信支付微信通,PHP鲜花礼品商城源码带手机wap ecshop鲜花商城微信分销源码附移动端

C语言小例程20/100

题目&#xff1a;一个数如果恰好等于它的因子之和&#xff0c;这个数就称为"完数"。例如61&#xff0b;2&#xff0b;3.编程找出1000以内的所有完数。 #include<stdio.h> #define N 1000 int main() {int i,j,k,n,sum;int a[256];for(i2;i<N;i){suma[0]1;k…

LabVIEW在高校中的应用

LabVIEW 作为一款功能强大的图形化编程工具&#xff0c;在高校中有广泛的应用。它不仅用于教学实验&#xff0c;还广泛应用于科研项目和工程训练。本文将从教学、科研、实验室管理和学生技能培养等多个角度&#xff0c;详细分析LabVIEW在高校中的应用。 教学应用 课程设计 自动…

Flutter调用本地web

前言: 在目前Flutter 环境中&#xff0c;使用在线 webview 是一种很常见的行为 而在 app 环境中&#xff0c;离线使用则更有必要 1.环境准备 将依赖导入 2.引入前端代码 前端代码有两种情况 一种是使用打包工具 build 而来的前端代码 另一种情况是直接使用 HTML 文件 …

深入探讨限流算法:固定窗口、滑动窗口、漏桶与令牌桶原理及应用场景

固定窗口算法 简单粗暴&#xff0c;但有临界问题&#xff1a; 滑动窗口算法 滑动窗口通俗来讲是一种流量控制技术&#xff0c;描述接收方TCP数据报缓冲区大小的数据。发送方根据这个数据计算最大可发送的数据量。滑动窗口协议是TCP使用的一种流量控制方法&#xff0c;允许发送…

【Linux硬盘数据读取】WIN10访问linux分区解决方案:ext2fsd

<div id"content_views" class"htmledit_views" style"user-select: auto;"><p>尝试ext2explore、Paragon ExtFS都不好用&#xff0c;强烈安利ext2fsd&#xff0c;可读写&#xff0c;很强大</p> 转自&#xff1a;https://blog…

设计通用灵活的LabVIEW自动测试系统

为了在不同客户案例中灵活使用不同设备&#xff08;如采集卡、Modbus模块&#xff09;且保持功能一致的LabVIEW自动测试系统&#xff0c;需要采用模块化的软件架构、配置文件管理、标准化接口和良好的升级维护策略。本文从软件架构、模块化设计、配置管理、升级维护、代码管理和…

sigmoid函数

σ ( x ) 1 1 e − x \sigma(x)\frac1{1e^{-x}} σ(x)1e−x1​ sigmoid函数好处 1. σ ( x ) \sigma(x) σ(x)的域值是[0,1] &#xff0c;在(-∞, ∞)单调递增&#xff0c;很符合概率分布函数的特点 2.以 σ ( x ) \sigma(x) σ(x)为分布函数的概率密度函数在远离零点的位置…

springSecurity学习笔记(一)

简介 Spring Security是一个Java框架&#xff0c;用于保护应用程序的安全性。它提供了一套全面的安全解决方案&#xff0c;包括身份验证、授权、防止攻击等功能。Spring Security基于过滤器链的概念&#xff0c;可以轻松地集成到任何基于Spring的应用程序中。它支持多种身份验…

hugo-magic主题使用教程(一)

前提条件 以下教程以windows10为例操作终端使用git bash魔法上网的前提下 下载hugo https://github.com/gohugoio/hugo/releases/download/v0.127.0/hugo_extended_0.127.0_windows-amd64.zip解压到任意目录,然后将目录添加到系统环境变量 如图 (windows)打开cmd 输入 hugo …