Ну что ж, пора признать. Нейросети настолько хорошо научились генерировать изображения, что их практически невозможно отличить от творений человеческих рук. Или всё-таки можно?
Да, теперь это проблема
Нейросети стали неотъемлемой частью современного мира. Они используются во многих областях, искусство не исключение. Нейросетевые алгоритмы используются для создания различных изображений и работают настолько быстро и точно, что некоторые из них могут быть спутаны с теми, которые нарисовал человек. Или наоборот. Но как понять, что изображение нарисовал не человек, а нейросеть? Ответ на этот вопрос довольно сложен, но существуют несколько основных критериев, по которым можно определить, что изображение создали при помощи нейросетевых алгоритмов.
Один из самых простых способов определить, похоже ли изображение на то, которое нарисовал человек, заключается в анализе совершенства линий и форм. Если композиция наполовину симметрична, без малейшей отклонения, то это можно объяснить тем, что НС не может ошибаться, тогда как человек мог бы посмотреть на свою работу и решить, что некоторые элементы не совсем совершенны. Если же рисунок содержит специфические характеристики, которые тяжело воплотить за рамки человеческих способностей, например, таблицы цветов или форматирование текста, то существует вероятность, что изображение создано с помощью нейросетевых алгоритмов.
Еще одним способом определить, что рисунок создан с помощью нейросети, является анализ алгоритмических принципов, которые стоят за процессом работы нейросетевых алгоритмов. Если вы хотите узнать, на каком языке программирования была написана и создана конкретная нейросеть, для этого можно использовать разные сервисы машинного обучения, такие как Python или TensorFlow.
Есть простой способ!..
Особенно это заметно, если изображение было сгенерировано ранними версиями нейронных сетей. Основные их проблемы - руки и тени. Об этом, кстати, недавно писали РИА-Новости.
Многие нейросети используются для создания фотографических изображений, таких как портреты или ландшафты. На начальном уровне схемы НС используют некоторые базовые формулы для определения цвета и тонирования, что дает возможность на выходе получить некоторые общие и простые условности. Однако, когда нейросеть сталкивается со сложными изображениями, например, с рисунками, границами и текстом, ее формулы становятся гораздо сложнее, и тогда на выходе нейросети может получиться более точное изображение.
К слову, с руками всё просто: нейросеть анализирует (сюрприз!) существующие изображения, чтобы нарисовать своё. И так уж получилось, что изображений рук, как таковых, не так-то уж и много...
Минусов в таком методе целых два. Во-первых, нейронные сети постоянно учатся. На своих же ошибках. И уже в более поздних версиях способны выдать вполне реалистичную и анатомически правильную кисть руки. Во-вторых, всё спотыкается на том месте, где изображение перестаёт претендовать на реалистичность.
Но вот что делать, если речь идёт не о реалистичной картине? А нужно во что бы то ни стало, понять: трудился ли над картиной настоящий художник (пускай даже в средах разработки или пресловутом Photoshop), или бездушная машина?
Другим способом определить, что изображение было создано с помощью нейросетей, является анализ создания его на разных этапах. Если изображение проходило многократные этапы обновления, то это может объяснять тот факт, что оно было создано при помощи нейросетевых алгоритмов. Некоторые НС проходят через десятки различных процессов обучения, и каждый из этих процессов может приводить к небольшим изменениям в изображении.
Если вы хотите убедиться, что изображение было создано с помощью нейросети, воспользуйтесь технологией глубокого обучения, позволяющей анализировать схемы обучения и предсказывать, как было создано конкретное изображение. Большинство обучающих алгоритмов нейросетей работает на основании множества примеров, содержащих большое количество данных и мультимедиа материалов, поэтому это может быть хорошим способом определить, было ли создано конкретное изображение с помощью нейросетей.
Подводя черту
Несмотря на то, что многие изображения, созданные с помощью нейросетей, могут выглядеть очень реалистично и близко к тому, что создал человек, изображения, созданные при помощи нейросетей, обычно не пронизаны чувством жизни и индивидуальности, которые можно ощутить подлинных произведениях искусства. Поэтому важно учитывать, что произведения, созданные при помощи нейросетей, могут быть великолепными технологическими достижениями, но это не то же самое, что искусство, созданное при помощи человеческих рук.
В заключение можно сказать, что чтобы определить, созданно ли изображение с помощью нейросетевых алгоритмов или нет, нужно применять анализ технологии создания и созданное впечатление. Нейросети создают искусство, которое может выглядеть превосходно, но нужно всегда помнить, что именно человеческий талант и индивидуальности помогают создавать искусство, которое поражает и вдохновляет нас.