когда ошибки становятся поводом для смеха
Нейросети, генерирующие картинки и видео: когда ошибки становятся поводом для смеха 😂
Современные нейросети, способные создавать изображения и даже целые видеоролики на основе текстовых описаний, уже давно перестали быть чем-то вроде научной фантастики. Однако, несмотря на поразительный прогресс в области искусственного интеллекта, эти системы всё ещё далеки от идеала — особенно когда речь заходит о понимании логики, контекста и человеческой эстетики. Иногда их "ошибки" вызывают не только недоумение, но и искренний смех.
Искусственный интеллект: мощь и нелепость
Генеративные модели вроде DALL·E, MidJourney, Stable Diffusion или новейшие видеогенераторы вроде Sora действительно умеют создавать впечатляюще реалистичные изображения и видеосцены. Но стоит задать им что-то чуть более сложное, чем "кошка на диване", как начинается самое интересное.
Попробуйте запросить у нейросети, например: "человек играет на пианино, сидя спиной к камере" . Вместо аккуратного профиля музыканта вы можете получить человека с тремя руками, двумя головами или вообще без ног, словно он приклеен к полу😲. Нейросеть прекрасно знает, как выглядит пианино и человек, но связывает их в единую сцену не всегда логично.
Где логика? Или почему нейросети путают анатомию
Одним из самых популярных источников юмора стали "артефакты" в анатомии. Попробуйте запросить изображение "женщина в красивом платье, стоящая с книгой в руках" , и вполне вероятно, что вы получите:
- три пальца вместо пяти,
- колени, согнутые в неправильную сторону,
- четыре глаза,👀👀
- или же книгу, которая растекается по руке, как масло.
Эти ошибки возникают потому, что нейросети обучаются на миллионах изображений, но не понимают физическую реальность так, как это делает человек. Они "предсказывают" внешний вид объекта, основываясь на статистике, а не на здравом смысле.
Контекст? Какой контекст?
Ещё одна забавная особенность нейросетей — их странный подход к контексту. Запрос "мужчина читает газету в кафе" может легко превратиться в сцену, где:
- мужчина читает газету… под водой,
- официантка имеет лицо кота,
- или сама газета оказывается написанной на китайском, хотя пользователь просил русский язык.
Контекстуальная логика часто теряется, особенно если в запросе есть несколько элементов, которые должны взаимодействовать друг с другом. Для человека ясно, что в кафе обычно есть столы, кофе и другие люди. Для нейросети — это просто набор слов, которые нужно "нарисовать".
Смешные ошибки становятся мемами
Благодаря этим забавным сбоям в работе нейросетей появились целые сообщества в интернете, где пользователи делятся самыми нелепыми результатами генерации. Мемы с "четырёхпалыми людьми", "неправильными коленями" и "книгами-привидениями" стали частью цифровой культуры.
YouTube-каналы и TikTok-страницы собирают миллионы просмотров, показывая, как нейросети интерпретируют такие запросы, как "робот, который боится пауков" или "кот в стиле Ренессанса с тростью" . Иногда результаты настолько абсурдны, что они вызывают бурю эмоций — от смеха до жалости к машине, пытающейся понять мир людей.
Что дальше?
Разработчики активно работают над улучшением генеративных моделей. Уже сейчас некоторые нейросети лучше понимают пространственные отношения, анатомию и контекст. Однако, пока технологии совершенствуются, мы можем наслаждаться забавными и неожиданными результатами, которые напоминают нам: даже самый мощный искусственный интеллект — не более чем ученик, пытающийся разобраться в нашем хаотичном мире.
А пока... давайте смеяться вместе с ними. Ведь иногда именно ошибки делают технику ближе к человеку — ведь кто из нас не совершал глупых оплошностей?👇👇👇