Красота с искусственным интеллектом захватывает Сяохуншу, это не так уж и плохо

Недавно новость о том, что кибер-красавица схватила Сяохуншу, стала вирусной в чат-группе WeChat.

Записи группового чата показывают, что некоторые пользователи сети использовали программное обеспечение для управления матрицей учетных записей для контроля 1327 учетных записей и напрямую «убили» Сяохуншу. В результате система push не распознала его и вместо этого помогла протолкнуть поток.

Если говорить с точки зрения пользователя, то я давно смотрю на эту красивую женщину и собираюсь набраться смелости, чтобы связаться с ней. Скажите, это на самом деле ИИ?

В этот день произошел крах.

После распространения этой новости общественное мнение быстро разделилось на две фракции.

В провинциальной школе считают, что, учитывая необходимость управлять тысячами номеров мобильных телефонов, избегая при этом обнаружения ИИ, это, вероятно, идеальный комбайн для программного обеспечения искусственного интеллекта или матричного программного обеспечения.

Другая группа считает, что хакеры с искусственным интеллектом посетили почти все социальные сети, и вполне логично, что система обнаружения Xiaohongshu не может их догнать.

Просто даже симпатичный блогер Сяохуншу не ожидал, что однажды его противником станет ИИ, который не сможет видеть даже невооруженным глазом.

Киберкрасота захватывает Сяохуншу, кому это больно?

Как обычно, сначала сделайте несколько фотографий и посмотрите, сколько подсказок вы сможете обнаружить.

Честно говоря, если бы мы не увеличили масштаб и не взглянули на интерфейс, мы бы едва смогли уловить привкус ИИ в этих фотографиях? Даже если внимательно присмотреться, есть фотографии, за которые даже энтузиасты искусственного интеллекта не осмелятся поручиться.

И если распространяемые новости правдивы, то мы сможем приблизительно идентифицировать нескольких жертв…

Пользователи, которых держали в неведении, симпатичные блоггеры, которые были в этом задействованы, сама платформа Xiaohongshu и программисты, которым приходилось работать сверхурочно…

Когда подавляющее количество изображений ИИ устремляется к публике, фактически формируется механизм отсеивания.

В конце концов, пользователей с острыми глазами всего несколько, а больше обычных людей лишь случайно оставят свой собственный «один клик — три подключения», а затем будут кружиться взад и вперед в водовороте изображений ИИ.

ИИ мучает вас тысячи раз, но вы относитесь к ИИ как к своей первой любви.

В борьбе с изображениями ИИ неудивительно, если механизм проверки Xiaohongshu не сможет идентифицировать ИИ.

Появление программного обеспечения для редактирования фотографий, такого как PS, изменило истинное лицо фотографии, а границы между реальными и виртуальными людьми были размыты. По сравнению с некоторыми «уговорами» красоты, нарушающими законы Ньютона, ИИ иногда кажется слишком консервативным.

Точно так же, как когда мы сталкиваемся с ослепительно красивыми фотографиями, мы неизбежно упускаем атмосферу фотосъемки «оригинальное изображение получается прямо». Точно так же мы теперь критикуем изображения ИИ с моральной точки зрения.

Не существует абсолютно правильного или неправильного. Мы можем принять существование изображений ИИ. Но плохое в киберблогерах то, что они недостаточно прозрачны в своих действиях. Какими бы плохими они ни были, им все равно приходится идентифицировать себя по изображениям ИИ.

В эпоху экономики внимания мы не любим и не счастливы, когда нас тайно режет ИИ.

Поэтому этот инцидент затронет чувствительные нервы пользователей. Что касается программистов Xiaohongshu, которых это может затронуть, я предлагаю больше работать сверхурочно.

Кроме того, благодаря скорости генерации изображений второго уровня и возможности конвертировать любую сцену по желанию, как только на платформу наводнят чрезвычайно дешевые изображения AI, бьюти-блогеры Xiaohongshu столкнутся с серьезными проблемами выживания, и это также приведет к серьезным последствиям для платформа. Тяжелый удар.

Использование искусственного интеллекта для сбора шерсти зависит от навыков

Использование изображений красивых женщин, созданных искусственным интеллектом, для сбора шерсти зависит от ваших способностей.

В прошлом изображения, созданные с помощью ИИ, иногда имели такие проблемы, как асимметрия, ошибки в тенях или размытие текстур в деталях, а руки, глаза и повторение фона персонажей были «наиболее пострадавшими областями».

Однако, пока вы все еще смеетесь над этими бедными картинками ИИ с шестью пальцами, технология генерации изображений ИИ уже достигла следующего уровня.

Если вы не верите, вы можете сравнить эффекты генерации изображений в Midjourney v1 и v6.1.

Если это недостаточно интуитивно и шокирующе, то посмотрите на итеративную трансформацию Midjourney из v1 в v6 всего за полтора года.

Забавный факт: версия v6 была выпущена в декабре прошлого года.

В том числе в начале прошлого месяца изображения Google «TEDдиктора» обманули десятки миллионов пользователей сети своей реалистичностью деталей, и даже программное обеспечение для распознавания искусственного интеллекта не обнаружило никаких недостатков.

Когда кит падает, все вещи возникают. Когда кажется, что ИИ-единорог Стабильности исполняет пророчество о «падении», убегающие люди собираются, как огненный шар, и разбегаются, как звезды в небе.

Более поздние разоблачения показали, что популярная фотография Google «TED докладчик» на самом деле была создана с использованием реальной версии LoRA от Flux. Автором также является Лео Кадиев, бывший член команды Stable Diffusion.

Улучшение качества генерации изображений ИИ за последние два года очевидно для всех, и причины понять нетрудно.

В 2014 году Ян Гудфеллоу, отец Гана, предложил генеративно-состязательные сети (GAN), которые были расценены как революционный прорыв в технологии генерации изображений.

GAN состоят из двух нейронных сетей: генератора и дискриминатора. Генератор отвечает за генерацию новых изображений, а дискриминатор пытается определить, является ли сгенерированное изображение реальным.

Благодаря этому состязательному подходу генератор постепенно совершенствуется, и генерируемые изображения становятся все более реалистичными.

Архитектура GAN продолжала развиваться с момента ее появления, появлялось множество вариантов и улучшений:

• В 2016 году, с появлением сверточных сетей, GAN хорошо зарекомендовали себя в создании сложных изображений с высоким разрешением, особенно при создании естественных изображений человеческих лиц, животных и т. д.
• В 2017 году NVIDIA предложила StyleGAN, который позволяет настраивать стиль сгенерированного изображения путем настройки различных функциональных слоев изображения. Это позволяет ИИ генерировать изображения в определенном стиле, например, с разными чертами лица, прическами, фоном и т. д.
• В 2018 году BigGAN еще больше улучшил способность GAN генерировать реалистичные изображения с высоким разрешением. Это выводит качество изображений, генерируемых искусственным интеллектом, на новый уровень за счет увеличения размера сети и обучающих данных.

Позже, с предложением и оптимизацией таких алгоритмов, как модели диффузии (Diffusion Models), развитие технологии генерации изображений получило большое развитие. Способность ИИ генерировать изображения начала входить в стадию, когда они становятся очень реалистичными и почти неотличимы от реальных изображений.

Среди типичных прорывов этого периода можно назвать DALL·E (2021 г.), а также Midjourney и Stable Diffusion (2022 г.).

Нам, как обычным пользователям, теперь достаточно просто ввести текстовое описание, и модель автоматически сгенерирует высококачественные изображения, соответствующие ожиданиям.

Хотя принцип диффузионной модели кажется сложным, на самом деле он довольно интуитивен.

Представьте, что у вас есть чистый лист бумаги и цветные ручки, и вы хотите нарисовать красивый пейзаж. Однако, если вы будете просто писать и рисовать в случайном порядке, у вас может получиться запутанная картина. Напротив, если у вас есть уже нарисованная картина и вы медленно и медленно стираете часть цвета, пока вся картина не станет размытой, процесс подобен «диффузии» — вы превращаете упорядоченную картину в беспорядочный шум.

Принцип диффузионной модели, внедренный в настоящее время в область генерации изображений, подобен операции, обратной этому процессу.

Все начинается с совершенно случайной отправной точки, например, с размытия цвета или случайных чисел (представьте, что это беспорядок на белой бумаге). Затем ИИ, как художник, медленно и шаг за шагом добавляет детали к этому случайному «шуму». Каждое добавление делает картинку более упорядоченной и приближенной к тому, что он хочет создать.

Этот процесс можно разделить на два основных этапа:

1. Прямая диффузия (шум): это похоже на закрашивание картины до тех пор, пока она не станет неузнаваемой и не станет просто кучей шума.
2. Обратная диффузия (подавление шума). Это работа ИИ. Ему нужно научиться восстанавливать исходную картину из этого шума. Изучая большое количество картин, ИИ понимает, какой шум каким деталям соответствует, а затем шаг за шагом «стирает» шум, постепенно восстанавливая четкое изображение.

В процессе обратного проектирования ИИ использует инструмент, называемый нейронной сетью, который похож на сложную машину «против размазывания», которая может выявлять закономерности в шуме и постепенно восстанавливать исходное изображение.

Каждая реставрация — это догадки из догадок и доработок, пока конечным результатом не станет совершенно новая картина, созданная искусственным интеллектом.

Так есть ли способ с первого взгляда распознавать изображения, созданные ИИ?

Да, но они либо ненадежны, либо слишком громоздки для использования обычными людьми.

Например, мы можем идентифицировать сгенерированные изображения, анализируя их распределение шума, резкость краев или текстурные узоры. Или некоторые изображения, созданные ИИ, могут быть грубыми в деталях, например освещение, тени или эффекты отражения, которые могут не соответствовать физическим законам реального мира.

Другой пример: в изображениях, созданных ИИ, могут отсутствовать некоторые метаданные или содержать ненормальные значения метаданных. Существуют даже инструменты и алгоритмы, специализирующиеся на идентификации изображений ИИ.

Самый разумный выбор — активно использовать ИИ, чтобы вы не оказывались в невыгодном положении при просмотре изображений ИИ.

Поскольку границы между реальностью и виртуальностью становятся все более размытыми, люди стремятся не только к визуальному наслаждению, но и к реальному эмоциональному общению. Технологический прогресс должен служить потребностям человеческой природы, а не становиться инструментом для введения в заблуждение других.

ИИ не следует винить в человеческой скуке

Человеческая жизнь уже окружена ИИ.

Когда ИИ выходит на рынок, люди могут наивно думать, что он не имеет к ним никакого отношения. Как всем известно, независимо от того, принимаем мы это или нет, оно незаметно проникло в нашу жизнь.

Парадокс технологического развития заключается в том, что мы всегда с нетерпением ждем возможности увидеть окончательную форму технологии, но прежде чем она созреет, кто-то всегда должен смириться с ее незрелостью и недостатками.

Судя по продуктам, представленным информационным измерением, есть ChatGPT для текста, Flux для изображений, Fish Speech для аудио, Runway для видео и т. д. Хотя эти звездные продукты великолепны, они также являются инструментом злоупотреблений.

Наиболее типичным примером является серия инцидентов, связанных с загрязнением Интернета, вызванным искусственным интеллектом.

Например, статьи об ИИ наводняют Интернет, данные обучения сканеров ИИ, красивые картинки ИИ обманывают чувства, сгенерированная ИИ музыка крадет гонорары, а роботы, комментирующие ИИ, — это другие случаи. Возможно, вы уже видели эти вещи раньше.

В отчете Fastly Threat Insights Report указывается, что 36% глобального интернет-трафика генерируется роботами, в то время как только 64% ​​трафика генерируется пользователями-людьми.

Возможно, мы приближаемся к будущему, предсказанному «теорией мертвого Интернета», в котором человеческая деятельность в Интернете в конечном итоге будет заменена ботами и контентом, генерируемым искусственным интеллектом.

Через несколько лет может возникнуть ситуация, когда ИИ-блогеры создают свои собственные произведения, а затем ИИ-робот «щелкает три раза» и пересылает их другому ИИ для достижения замкнутого цикла, и люди полностью теряют смысл. существования.

Даже не дожидаясь многих лет, некоторые блоггеры, занимающиеся искусственным интеллектом, уже делают решительный шаг.

Недавно подошел к концу первый в мире конкурс красоты с использованием искусственного интеллекта Рейли, красавица с искусственным интеллектом из Марокко, успешно выиграла чемпионат благодаря своей красоте и владению 7 языками. У нее сотни тысяч настоящих поклонников на IG.

Несмотря на то, что они знают, что за этим стоит реальный человек, фанаты по-прежнему бесконечно следят за ним.

Влюбиться в ИИ уже не является чем-то необычным. Эмоциональные потребности реальны, и не имеет значения, является ли целью психологической проекции человек или искусственный интеллект. Конечно, разница в возрасте между 52-летним дядей и его 24-летней подругой-ИИ больше не является проблемой.

Итак, готовы ли люди быть полностью окруженными ИИ?

Ответ варьируется от человека к человеку. Некоторые люди предпочитают «лежать», некоторые сохраняют бдительность, а некоторые поднимаются, чтобы сопротивляться…

Например, после просмотра фотографий ИИ-красоток пользователи сети, выбравшие вариант «лежа», оставили самый простой комментарий: «ИИ она или нет, она все равно мой типаж».

Другой пример: продюсеры фильма «Какую жизнь вы хотите прожить» однажды раскрыли полностью нарисованный вручную процесс создания Миядзаки. В анимационной индустрии, «захваченной» искусственным интеллектом, такие мастера, как Хаяо Миядзаки, которые до сих пор настаивают на рисовании от руки, уже являются редкостью.

Что касается угроз, исходящих от ИИ, 83-летний мастер анимации гневно сказал:

Я никогда не позволю ИИ вмешиваться в мою работу… Наступает конец света, и люди потеряли уверенность в себе.

Сами по себе инструменты не являются ни хорошими, ни плохими, но они часто берут на себя вину за людей.

Когда люди не могут сохранять самообладание в суете дорожного движения и полностью окружены ИИ и даже выполняют «самоуничтожение», ИИ вообще не нужно работать усерднее.

Подумайте об инциденте с «Красной книгой», упомянутом в начале, с теми же позами для фотографий и фоном для съемок, похожим на конвейер. Люди изо всех сил пытаются скопировать такого рода посредственность, и в конце концов они хоронят свою индивидуальность собственными руками.

А ИИ просто удобно и эффективно скопировал эту аналогичную, ходовую модель.

Короче говоря, дело не в том, что ИИ столкнул людей со сцены, а в том, что люди добровольно сдали свои позиции, даже не удосужившись попрощаться.

# Добро пожаловать на официальную общедоступную учетную запись WeChat Aifaner: Aifaner (идентификатор WeChat: ifanr). Более интересный контент будет предоставлен вам как можно скорее.

Ай Фанер | Исходная ссылка · Посмотреть комментарии · Sina Weibo