5 meilleures façons d’identifier les images générées par l’IA à partir de Midjourney, DALL-E 2, Stable Diffusion, etc.

Les images générées par l’IA sont devenues un sujet brûlant sur la scène technologique au cours des derniers mois grâce à des outils populaires tels que Midjourney, DALL E-2, Stable Diffiusion, etc. Ils fonctionnent sur la base d’un seul texte d’invite et les images de sortie sont superbes. Cependant, il y a un problème : à mesure que ces outils de génération d’images deviennent plus réalistes, il devient incroyablement difficile de distinguer le contenu original généré par l’homme de celui conçu par ces outils logiciels.

L’écart se réduit à chaque minute qui passe. En tant que tel, il n’existe aucun moyen infaillible de remarquer de manière concluante si une image a été conçue par un humain ou une machine. Cependant, dans l’état actuel des choses, il existe certaines failles particulières que vous pouvez utiliser.

Notez que ces solutions de contournement ne sont pas parfaites et seront en grande partie laissées à votre discrétion – ce que vous pensez pourrait être la source de l’imagerie.

Il devient extrêmement difficile de distinguer l’IA de l’humain

Avec tous les risques auxquels l’originalité est confrontée aujourd’hui, la détection de contenu basée sur l’intelligence artificielle est devenue un sujet âprement débattu. La technologie évolue rapidement dans le but final de devenir aussi humaine que possible. Cela crée en outre des problèmes dans plusieurs domaines et départements de la main-d’œuvre.

1) Recherchez les incohérences dans l’image

Les images générées par l’intelligence artificielle ne sont pas solides. Étant donné que les modèles sous-jacents sont basés sur de gros volumes de données et non sur le fonctionnement du monde réel (contrairement aux humains), ils peuvent gâcher de petits détails.

Par exemple, il est courant qu’un outil de génération d’images perturbe le nombre et la position des fenêtres dans un bâtiment. Il en va de même pour les environnements et les arrière-plans. Si quelque chose semble illogique dans une image, cela est probablement généré par l’intelligence artificielle.

2) Si l’image a un sujet humain, vérifiez les mains

Représenter des sujets humains est généralement assez difficile en raison de la complexité insensée que cela implique. Les modèles d’images neurales gâchent fréquemment les portraits humains. Alors que certains sont devenus superbes pour générer des visages, la plupart d’entre eux gâchent une partie clé du corps : les mains.

Nous avons remarqué que la plupart des outils gâchent les doigts. Ainsi, si un sujet humain a quatre, sept ou huit doigts, il est probablement généré à l’aide d’ outils basés sur l’intelligence artificielle . Soyez conscient des parodies, cependant. Certains artistes peuvent dessiner des figures humaines avec une tonne de doigts pour représenter une signification sous-jacente.

3) Vérifiez les filigranes

Certains outils de génération d’images d’IA comprennent le problème de l’originalité et des contrefaçons profondes. Ainsi, ils filigranent toute image générée par eux. De plus, certains outils filigranent les images générées à l’aide de leur plan gratuit.

Si une image a un filigrane, vérifiez si elle appartient à un outil générateur d’images. Si la réponse est oui, cela vous fera économiser une tonne de temps et d’efforts pour essayer de comprendre sa source.

4) Revérifiez tout texte dans l’image

Les générateurs d’images basés sur l’IA ont un point faible : ils sont nuls pour générer du texte. Tout texte apparaissant dans n’importe quelle forme d’imagerie qu’ils proposent est soit illisible, soit juste un tas de pixels flous.

Ainsi, si vous pouvez repérer de tels blocs de texte incohérents n’importe où dans une image, il s’agit probablement du travail d’un générateur d’images.

5) Utilisez un détecteur d’image généré par l’IA

Parfois, une image peut sembler si parfaite qu’il peut devenir impossible de dire sa source. C’est pourquoi certains développeurs intelligents ont mis au point des détecteurs d’images neurales. Étant donné que la plupart des outils de génération d’images sont basés sur un ADN sous-jacent similaire, il est assez facile pour ceux qui ont accès au code derrière d’utiliser l’apprentissage automatique pour déterminer si un humain ou un logiciel l’a conçu.

Certains des meilleurs détecteurs d’images sont Optic, Hugging Face, Hivemorderation, Illumiarty, etc. Notez que des rapports récents suggèrent que ces outils peuvent être facilement trompés, ce qui est préoccupant pour l’avenir de l’originalité.