好久沒有露面的劉強東，最近跑去送了外賣，被人給抓拍到了：
而且還和“兄弟”王興一起自拍：
前兩天還在上演激烈的商戰，突然大和解了麼。。
別誤會，第二張照片是網友用 GPT-4o 生成的。
不止如此，還有陳奕迅和謝霆鋒的偶遇：
成龍和施瓦辛格的偶遇：
還有油管超級網紅“甲亢哥”爬長城的自拍：
這些照片全是 AI 生成的。。。而且在各大平臺上已經氾濫。毫不誇張地說，這些 AI 照片已經到了真假難辨的程度了。
這就是最近全網非常火的“意外風”照片。
這種玩法最開始來自 reddit 上的一個帖子，有一個網友發了一張“再日常不過”的照片。
這張平平無奇的照片，就是用 GPT 生成的。
和以往的 AI 照片不同，這些照片主打一個“不經意”和“瑕疵”。
比如 reddit 上這張圖，缺乏主題，沒有焦點，運動模糊，曝光不準確，被拍攝的物體也是充滿了各種“瑕疵”，地面不整潔，有各種汙漬，磨損，甚至連車都是一輛普通的家用車。
Reddit 上有一個網友說得好：
那這種不完美的“真實”照片是怎麼生成的呢？
核心是反向提示詞。
這是之前的慣用的提示詞——
陽光照耀下，一位穿著復古白色連衣裙的年輕女子站在櫻花樹下，微笑看向鏡頭，背景是淺粉色花海，清晨柔光，照片風格，4K 高畫質
總之提示詞描述地越細緻、越詳細，效果越逼真。
與之前“完美”的提示詞不一樣，反向提示詞主打就是描述不完美，比如
“平凡無奇，隨手一拍，曝光過度，構圖混亂，平庸，沒有特點”
比如生成一張馬雲和馬斯克在大雁塔前的自拍的提示詞：
請畫一張極其平凡無奇的 iPhone 自拍照，沒有明確的主體或構圖感，就像是隨手一拍的快照。照片略帶運動模糊，陽光或店內燈光不均導致輕微曝光過度。角度尷尬、構圖混亂，整體呈現出一種刻意的平庸感-就像是從口袋裡拿手機時不小心拍到的一張自拍。主角是[馬雲和馬斯克]，[晚上]，旁邊是 [西安大雁塔]。
只需要替換[]內的對應內容，就可以生成你想要的內容。
如果想和大佬合照，上傳一張你自己的照片，並使用如下提示詞：
請畫一張極其平凡無奇的 iPhone 自拍照，沒有明確的主體或構圖感，就像是隨手一拍的快照。照片略帶運動模糊，陽光或店內燈光不均導致輕微曝光過度。角度尷尬、構圖混亂，整體呈現出一種刻意的平庸感-就像是從口袋裡拿手機時不小心拍到的一張自拍。主角是 [XX和馬斯克，馬斯克表現得比較高興]，[晚上]，旁邊是 [上海外灘]。
這是小瑤和世界首富馬斯克的合影——
如果你不想自拍，只是想要一張足夠以假亂真的普通照片，可以用下面的提示詞模板：
這是一張極其普通、毫無特色的 iPhone 照片，看不出明確的主題或構圖——就像是隨手一拍的快照。畫面中可能[包含一段人行道、一輛停著的車的車角、背景裡的綠籬，或其他雜亂的元素]。照片有些輕微的運動模糊，陽光不均導致曝光略微過度。拍攝角度顯得尷尬，幾乎沒有構圖可言，整體效果平平無奇——就像是不小心從口袋裡掏手機時誤按快門拍下的一張照片。
方括號中內容就是你想要表達的主題。
這是我用這一段提示詞的效果：
這些照片到底有多真？
先把這張照片讓 o3 給判斷一下：
（GPT-4o 生成，提示詞：馬雲和馬斯克， 晚上在西安大雁塔旁邊的自拍）
o3 的答案：這是假的！
能證明 o3 有能力分辨一般的 AI 照片。
接著，我把這張圖問了 o3 是真是假？
o3 從純視覺角度已經分辨不出真假了。。。。
我又用幾張圖試了試，同樣的效果：
雖然 o3 對這些照片分析很細緻，但是 o3 統一認為都是真實的圖片。
那麼用 Gemini 2.5 Pro 呢？
Gemini 2.5 Pro 判斷對了。
但是它的判斷邏輯是根據公開資訊，圖片的兩位主人公沒有共同遊覽西安的報道。
而從圖片本身的視覺資訊上，沒有給出任何確定性的結論。可以認為照片的真實程度已經超過了 Gemini 2.5 Pro 的判斷能力。
這套“反向提示詞”模板生成的不完美照片，其真實程度超出了當前最頂級的影像模型的判斷能力。
Reddit 上的網友普遍表示：
除了感慨圖形過於逼真之外，還有些網友已經開始動起了歪腦筋。
比如透過編輯照片，放大汽車事故嚴重性，騙取保險：
還有這樣子的：
技術的提升永遠都是雙刃劍，這種矛和盾的交鋒肯定還會繼續。
當“瑕疵”都能被完美偽造時，“眼見為實”這四個字，還剩多少分量？
