Сможете отличить ИИ-изображение от настоящего? Пройдите тест
Недавнее исследование лаборатории AI for Good от Microsoft подчёркивает, насколько людям трудно распознать изображения, созданные ИИ. Согласно исследованию, способность распознавать такие изображения была «лишь немного выше, чем у подбрасывания монетки».
Участники теста под названием «Настоящее или нет», разработанной Microsoft и использованной в исследовании, правильно определяли изображения только в 62% случаев.
«Генеративный ИИ быстро развивается, и новые или обновлённые генераторы появляются часто, демонстрируя ещё более реалистичный результат», — пишут авторы исследования. «Можно с уверенностью предположить, что наши результаты, вероятно, переоценивают текущую способность людей отличать изображения, созданные ИИ, от настоящих».
В исследовании участвовали более 12 500 человек, которые оценили около 287 000 изображений — как настоящих, так и сгенерированных ИИ. Результаты показали, что люди немного лучше справляются с распознаванием человеческих лиц (успешность 65%), чем с распознаванием настоящих пейзажей (успешность 59%). Учёные объясняют это тем, что у людей врождённая способность распознавать лица, что подтверждается и другими исследованиями, например, из Университета Суррея, где отмечается, что наш мозг «тянется к лицам и замечает их повсюду».
Интересно, что участники показали одинаковые результаты при распознавании всех изображений (62%) и при попытке распознать исключительно ИИ-картинки (63%).
«Не стоит полагать, что архитектура модели отвечает за эстетику её результата — всё зависит от обучающих данных», — пишут исследователи. «Архитектура модели определяет лишь то, насколько успешно она может имитировать обучающую выборку».
Наиболее трудными для распознавания оказались настоящие фотографии с визуальными элементами, выглядевшими неестественно, например, с необычным освещением. Хотя эти характеристики могли показаться искусственными, на самом деле они были результатом реальных условий — а не цифровой обработки.
Команда исследователей сейчас разрабатывает собственный инструмент для распознавания ИИ, который, по их утверждению, показывает более 95% точности при определении как настоящих, так и сгенерированных изображений. Однако подобные инструменты ранее не доходили до стадии широкого внедрения.
Runway выпустила новую AI-модель для видео, которая может редактировать существующий материал по текстовым подсказкам — в отличие от генерации синтетического видео с нуля.
Netflix сделал самый явный шаг в сторону контента, созданного с помощью ИИ, впервые публично подтвердив, что использовал генеративный искусственный интеллект для создания финальных визуальных эффектов в одном из своих проектов.
Это заявление, сделанное во время квартального отчета компании, знаменует собой серьёзную эскалацию в использовании стриминг-гигантом технологий ИИ и может стать переломным моментом для всей индустрии.
В то время как творческие люди продолжают разбираться с технологией искусственного интеллекта (ИИ) — как она вписывается в их рабочий процесс и стоит ли её использовать вообще — Google представила пример видео, созданного ИИ, используя «винтажную фотографию» в качестве основы.
Runway — один из наиболее известных брендов в сфере ИИ — представляет свое новое поколение модели захвата движений, которое обещает значительно улучшить качество генерации благодаря своей AI-технологии mocap.
Давайте рассмотрим подробнее и оценим, может ли это быть интересно для специалистов киноиндустрии.
Компания Moonvalley выпустила Marey — модель генерации видео с помощью искусственного интеллекта, ориентированную на профессиональных режиссёров и студии. Сделав ставку на творческий контроль, юридическую безопасность и этичное использование данных, Marey позиционируется как серьёзная альтернатива таким инструментам, как Sora от OpenAI и Veo 3 от Google.
Искусственный интеллект вызвал споры, сомнения и породил множество мифов. Останемся ли мы все без работы? Давайте разбираться.
Вокруг AI-инструментов для видеомонтажа сегодня царит настоящий ажиотаж. Многие из них обещают всё — от моментального монтажа до полностью синтетических продакшенов, но на деле чаще всего производят больше шума, чем реальных результатов. Однако для профессиональных видеомонтажёров и креаторов вопрос не в том, является ли ИИ будущим, а в том, может ли он уже сейчас экономить время и улучшать творческий результат.
К счастью, некоторые AI-инструменты уже вышли за рамки маркетинговых трюков. Они реально решают задачи пост-продакшна: ускоряют рутинные процессы, улучшают качество и открывают новые творческие возможности. Ниже — шесть AI-инструментов, которые мы протестировали и считаем действительно полезными для профессиональных и начинающих видеоредакторов.
AI — одна из самых обсуждаемых тем. Люди только начинают осваивать, как использовать его, чтобы экономить время и деньги на съёмках. Если вы снимаете независимое кино или пытаетесь запустить короткий метр, искусственный интеллект может помочь вам остаться в рамках бюджета и мыслить нестандартно.
Сегодня мы решили поделиться промптами, которые активно используют кинематографисты в ChatGPT и Gemini. Мы сами тестировали их в работе: какие-то оказались полезнее, какие-то — нет. Но мы хотим показать вам весь спектр возможностей.
Вот список AI-промптов, которые можно применять на разных этапах производства фильма.
Новая система генеративного видео Google Veo 3 взорвала интернет. Оправдан ли весь этот шум и что это значит для будущего видео и кино?
Adobe представила в Substance 3D Designer новый 3D-рендерер, который объединяет возможности растеризации и трассировки путей в единую архитектуру.