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世界第一張照片,被AI修復成科幻片


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如今,尼埃普斯居住地被改造成了博物館,每年 7 月到 8 月開放,現在還有特定的官網可以查詢預約時間。游客可以在尼埃普斯故居博物館中,透過窗口眺望那片熟悉又陌生的庭院景觀。




AI 幻覺,正在吞噬真實


早在生成式 AI 爆火之前,AI 修復古畫、還原黑白照片的新聞就已經屢見不鮮。只是隨著 GPT-4o、Gemini 等多模態大模型的上線,修圖這件事變得更快、更普及。

當下的圖像修復,底層大多基於擴散模型。

其基本機制是分兩步走:先人為往圖像中加入高斯噪聲,逐步「破壞」圖像結構;再在反向過程中通過學習將噪聲一步步「復原」,最終生成一張看起來「無損」的圖像。

在實際圖像修復任務中,AI 只會對損壞區域進行采樣和重建,不修改已知區域。這種方式可以確保修復內容風格統一,且兼顧效率與質量。

而有些模型,比如 SPIRE 這樣的語義控制框架,則會通過提示詞把修復方向「鎖定」在用戶指定的內容上。ControlNet 等模塊負責保持模型的「語義一致性」和「修圖邊界感」,避免過度發揮。

為了修得更「像」,還會引入了重采樣機制。


如果 AI 修出來的內容偏題、風格不符,模型會檢測到不合理,(比如語義特征不一致),會將結果「退回上一步」重新修。這個回溯跳躍長度越長,AI 越有可能糾正自己的「幻覺」。



北京理工大學與澳大利亞國立大學今年聯合發布了關於 GPT-4o 圖像修復能力的實驗結果。研究團隊采用了一種直覺式方案:將退化圖像輸入 GPT-4o,提取語義特征並疊加其「修復建議」,生成最終圖像。


結果卻是,好看是真的,但畫面准確度就另當別論了。

GPT-4o 生成的圖片視覺沖擊力拉滿,在 CLIP-IQA 等主觀指標上得分很高。但在像素級對比上卻掉了鏈子,PSNR(峰值信噪比)得分甚至低於原圖。換句話說,GPT 修得可能「更假了」。

就像《勒格哈的窗外景色》,被 AI 修成一張看起來合理的復原圖。你若沒留個心眼,很可能就信了。當然,AI 修錯一張照片,不稀奇;但可怕的是,修錯之後,沒人覺得有問題。

倘若 AI 修圖是以原圖為基礎進行補全、美化,屬於加工,那麼 AI 生成圖基於文本或模糊圖像直接構造全新圖,屬於重構甚至偽造,現實中,AI 圖像替代真圖的情況已屢見不鮮。


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