Отражения в глазах помогают обнаружить изображения, созданные искусственным интеллектом
Сгенерированные нейросетями изображения становятся всё более реалистичными. Они активно используются в социальных сетях, на сайтах знакомств, в рекламных материалах и даже в новостных публикациях. На первый взгляд отличить такую картинку от настоящей фотографии бывает практически невозможно. Однако одним из эффективных признаков подделки могут оказаться отражения света в глазах человека.
Исследователи выяснили, что современные генераторы изображений пока не всегда способны корректно воспроизводить физику отражений в глазных яблоках. На созданной нейросетью картинке левый и правый глаз могут отражать разные источники света, хотя в реальной сцене они должны демонстрировать согласованную картину.
Почему глаза выдают дипфейк
Поверхность глаза напоминает небольшое выпуклое зеркало. Если человек находится перед окном, лампой или другим ярким объектом, его отражение появляется сразу в обоих глазах. Из-за небольшого расстояния между ними изображение источника света должно сохранять одинаковую форму, положение и общую структуру.
Искусственный интеллект нередко нарушает эту закономерность. Например, в одном глазу может быть видно пять световых точек, а в другом - только три. Встречается и другая ошибка: основные отражения выглядят похожими, но небольшие блики в одном глазу оказываются зеркально перевёрнутыми. Для настоящей фотографии такая ситуация крайне маловероятна, поскольку свет падает на оба глаза практически под одним и тем же углом.
Именно несогласованность бликов стала основой метода, предложенного исследовательской группой. Специалисты изучили два открытых набора изображений, сопоставив реальные фотографии с картинками, созданными нейросетями. Точное количество проанализированных снимков не уточнялось.
Как работает проверка отражений
Для оценки сходства бликов учёные применили коэффициент Джини. Изначально этот математический инструмент используется в астрономии: с его помощью анализируют распределение яркости по пикселям снимка галактики. В новом исследовании метод адаптировали для сравнения отражений в левом и правом глазах.
Проверка учитывает несколько характеристик:
- концентрацию световых участков;
- симметрию их расположения;
- плавность и форму переходов;
- совпадение крупных и мелких деталей;
- общую геометрию бликов.
Если отражения заметно отличаются, изображение может быть сгенерировано искусственным интеллектом. Особенно подозрительными считаются случаи, когда один глаз содержит дополнительные источники света или когда одинаковые элементы расположены в противоположных направлениях.
Насколько точен этот способ
Метод нельзя считать универсальным детектором дипфейков. На результат влияют качество исходного изображения, размер глаз на фотографии, направление взгляда, наличие очков, макияжа и сильной обработки. Кроме того, снимок может быть настоящим, но отражения в нём окажутся плохо различимыми из-за низкого разрешения или недостаточного освещения.
Ошибки возможны и при съёмке человека в неоднородной обстановке. Например, рядом с лицом могут находиться разные по яркости источники света, а один глаз частично закрываться волосами или тенью. В таких условиях автоматический анализ способен дать ложное подозрение.
Тем не менее отражения представляют интерес как дополнительный инструмент проверки. Они позволяют обнаружить несоответствия, которые трудно заметить при обычном визуальном просмотре, особенно если лицо, кожа и волосы выглядят убедительно.
Как самостоятельно проверить подозрительную фотографию
Пользователь может увеличить область глаз и сравнить блики вручную. Важно оценить, повторяются ли в обоих глазах основные световые пятна, совпадает ли их форма и сохраняется ли логичное положение относительно зрачков. Если один глаз отражает окно, а второй - условную точку света, изображение требует дополнительной проверки.
Полезно также рассмотреть другие признаки генерации:
- слишком гладкую кожу без естественной текстуры;
- неправильное количество пальцев или деформированные кисти;
- странные надписи на одежде и вывесках;
- неестественные украшения и детали очков;
- нарушения перспективы;
- несоответствие теней положению объектов;
- размытые или изменённые элементы на заднем плане.
Ни один из этих признаков сам по себе не доказывает подделку. Современные модели постоянно совершенствуются, а обычная фотография может подвергаться сильной ретуши. Поэтому надёжнее использовать сразу несколько способов анализа.
Почему отражения важны для будущих детекторов
Нейросетевые генераторы в первую очередь стремятся создать визуально правдоподобное изображение, но не всегда точно моделируют физические процессы. Отражение в глазах зависит от формы роговицы, положения источника света, направления взгляда и геометрии сцены. Для генеративной модели это сложная совокупность взаимосвязанных условий.
Перспективным направлением может стать автоматическая проверка не только глаз, но и всех зеркальных поверхностей на изображении. Аналогичные ошибки способны проявляться в очках, окнах, глянцевой мебели, металлических предметах и воде. Сопоставление отражений с тенями и освещением позволит повысить точность анализа.
В дальнейшем подобные алгоритмы могут использоваться в редакторах изображений, браузерах и системах модерации. Программа сможет выделять подозрительные области и объяснять, почему фотография выглядит искусственной. Это будет полезнее простого сообщения о том, что изображение "похоже на ИИ".
Исследователи подчёркивают, что предложенная технология пока находится на ранней стадии. Она не заменяет экспертную проверку и не гарантирует правильный результат в каждом случае. Однако анализ глаз даёт важную основу для развития инструментов, способных отличать реальные снимки от сгенерированных изображений.
