1月7日9時05分，西藏日喀則市定日縣發生6.8級地震，災情牽動人心，許多網友在社交平臺上為災民祈福。與此同時，一些疑似虛假資訊，比如AI製造的圖片，正在造成廣泛誤導。
比如下面這張圖片，在某短影片平臺上，至少有10個以上的賬號釋出，並和西藏日喀則地震關聯，有些甚至獲得好幾萬的轉評贊。
還有一些其他的地震相關圖片也屬於或極可能屬於AI創作，有些被作者標註了系AI創作，有些則被平臺標記為疑似AI創作，有些則沒有任何提示，極可能造成誤導。
該如何辨識AI假照片呢？
廣義上，AI照片都是假照片，畫面憑空捏造而成，不是現實生活的真實瞬間。狹義上，AI假照片是指那些畫面細節違背常識、常理、常態，且故意傳播，欺騙受眾的AI照片。
就目前AI假照片的情況看，日常工作中積累的識別“PS”假照片（用影像軟體Photoshop合成的假照片）的經驗，均適用於辨識AI假照片。
“反覆放大，仔細檢視”是圖片編輯辨識“PS”假照片非常有效的方法，在電腦上反覆放大縮小照片，仔細檢視畫面細節，觀察是否有圖片造假的痕跡。這一方法由美國《哈特福德報》首先採用，但方法的發明過程很偶然。2003年3月31日，該報一名編輯在印刷廠盯版，恰好遇到裝置故障，等待的時間百無聊賴，他就在電腦上反覆放大縮小用於頭版的新聞照片。照片由《洛杉磯時報》派駐伊拉克前線的資深攝影記者布萊恩·沃斯基（Brian Walski）拍攝。畫面上，全副武裝計程車兵將槍口指向一個抱著孩子企圖站起來的伊拉克平民。戰爭、槍口、孩子、平民……這些元素組合在一幅照片上，形成了強大的震撼力，被圖片編輯們視為可能獲獎的好照片（圖1）。在反覆放大縮小這幅照片時，盯版編輯發現背景上有兩個人區域性姿態及褲子的褶皺竟然一模一樣，於是斷定“這是一張合成的照片”。《洛杉磯時報》隨即與布萊恩·沃斯基核實，布萊恩承認為了達到更好的視覺效果將兩張照片“PS”成一張照片。
隨後，《洛杉磯時報》自揭家醜，次日以大半版的篇幅澄清事實，揭露布萊恩·沃斯基“PS”圖片的過程（圖2）。“布萊恩假照片醜聞”後來進入許多國家新聞攝影教科書，成為21世紀新聞攝影發展的一個標誌事件，很多人甚至由此得出影像軟體Photoshop將對新聞攝影真實性造成毀滅衝擊的結論，恐慌的程度不亞於當下AI假照片對新聞攝影界的衝擊。此後，“反覆放大，仔細檢視”也就成為圖片編輯識別假照片的自覺行動。
圖1 2003年3月31日《洛杉磯時報》頭版的主圖是布萊恩·沃斯基製作的假照片
圖2 2003年4月1日《洛杉磯時報》的版面，揭秘布萊恩·沃斯基“PS”圖片的過程
基於機器學習的AI影像生成工具，經過影像資料庫訓練，學會了識別資料庫中與文字請求內容相對應的影像，然後生成受相應影像啟發的圖片，這些訓練用圖來自不同渠道，同一物體有多種影像，因此，AI在匹配上會出現誤差。
（一）成雙成對的視覺元素易露馬腳。圖3是一張AI照片，畫面上是一個戴著眼鏡的年輕人。仔細看，兩個鏡片形狀不同，一個更接近橢圓形，而另一個鏡片更有稜角。此外，眼鏡框也左右各異，材質不同。
圖4這張AI照片也出現了類似情況，圖中女性佩戴的左右耳環完全不同。對於AI圖片生成工具來說，處理複雜的珠寶細節並不容易。通常情況下，生成工具會給圖中人物佩戴不同的耳環。以此類推，兩隻耳朵，兩條胳膊，甚至左右衣領，在AI照片裡都會存在不一致的情況。
（二）同質視覺元素更容易出錯。處理手指、腳趾、牙齒等數量較多的同質視覺元素，AI圖片生成工具常常會“不識數”，生成數量出現明顯問題。華東師範大學一名攝影教師用AI圖片生成工具Midjourney V4，輸入提示詞後，生成了長有7根手指的人物（圖5）。目前，“不識數”是AI圖片生成工具共有的弱點。比如，前文的這張兒童被壓在廢墟下的照片就有六根手指。
照相機沒有測光功能時，攝影師憑直覺就能準確地判斷出曝光量；經驗豐富的攝影師一按快門，憑直覺就能判斷照片質量。此類由常年拍攝經驗積累而成的“直覺”，有助於識別AI假照片。
（一）太過完美的照片，更需要懷疑精神。AI圖片生成工具的目標之一就是完美，為了生成理想化的圖片，竭盡全力地用完美來取悅受眾。例如，人物的皮膚看上去極其光潔，毫無瑕疵，甚至頭髮和牙齒等細節都十分完美，此類照片往往不可信。現實生活中，每個人的外貌都有瑕疵。AI圖片生成工具表現完美外表比較容易，生成有瑕疵的外表反而比較困難。因為，完美的皮膚幾乎相同，有瑕疵的皮膚卻各不相同。近期，人工智慧文生影片大模型Sora生成了一段女性逛街的影片，其中，女性臉部的色素沉澱顯得非常生硬。
2023年初，美國網紅攝影師喬斯·艾弗裡（Jos Avery）使用AI圖片生成工具Midjourney生成的人物肖像照片在網路上受到追捧。喬斯·艾弗裡利用Midjourney生成圖片，並用Photoshop進行後期修飾。一番操作後，一幅幅質感超常的圖片便呈現在受眾面前。這些圖片擁有普通攝影師難以實現的景深效果（圖6）。以筆者的經驗，拍攝此類效果的人物肖像，只有20世紀的人物肖像攝影大師們使用大型座機，輔以散頁大底片，才能實現。數碼相機受限於沒有超大尺寸的感光元件，難以拍出此類肖像。
圖5 用AI圖片生成工具Midjourney V4生成的圖片，畫面人物的手指數量過多
圖6 喬斯·艾弗裡使用AI圖片生成工具Midjourney製作的照片
（二）不可輕信視覺元素失常、彆扭的圖片。人物身體比例明顯失調的照片，多半有問題。目前，AI照片在全身人物的呈現方面，時常會出現人體某個部分比例失調的問題，例如手太小或者頭、腳與身體其他部分不匹配。“特朗普被捕”的AI假照片曾在網路上引發轟動，但若我們仔細辨別，很快就能發現端倪。其中有一張假照片，出現了人物“頭大身子小，比例嚴重失調”的明顯問題。
專業看圖軟體都能檢視照片“元資料”。例如，相機的品牌型號、拍攝時間地點、鏡頭焦距、光圈、快門、感光度、白平衡、曝光補償等。由於“AI假照片”是生成的，沒有拍攝環節，自然就沒有相應的技術引數。所以，通常情況下，AI照片沒有詳細的拍攝引數。即便AI照片附帶了偽造的拍攝引數，其引數也往往與畫面視覺效果不匹配。專業攝影人也能根據技術引數倒推出照片拍攝環境、畫面呈現的視覺效果，進而分辨真假。
畫面解析度不統一的圖片，往往有問題。數碼相機成像解析度採用一對相乘的數字來表示，比如“2304×1728”等，體現了畫面的清晰度。照片的成像解析度一旦選定，整幅照片所有區域的解析度都一樣。而AI假照片往往出現畫面解析度不統一的現象，某些處於近似位置的多個區域性，會呈現莫名其妙的清晰或者毫無道理的模糊。
此外，還可以用照片的原始輸出解析度來鑑別圖片的真偽。輸出解析度是用於照片印刷的重要引數。不同品牌、不同型號照相機預設的原始輸出解析度各不相同，索尼相機為72dpi，佳能相機為180dpi。如果這一引數與該品牌相機預設的引數不匹配，假照片的機率就會增大。
文章來源：《中國記者》2024年第5期稿件《圖片編輯如何識別AI假照片》；騰訊新聞
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