Voici une ventilation des raisons pour lesquelles cela peut être difficile et certains indicateurs courants:
pourquoi c'est difficile:
* Ai avance: Les images générées par l'AI s'améliorent rapidement. Des outils comme MidJourney, Dall-E 2 et une diffusion stable sont capables de créer des images incroyablement réalistes qui peuvent être difficiles à repérer en tant que fausses, même pour les photographes expérimentés.
* Manipulation habile: Même sans IA, les éditeurs de photos expérimentés utilisant des outils comme Photoshop peuvent créer des modifications transparentes difficiles à détecter. Ils prêtent attention à des détails tels que l'éclairage, la perspective et la texture.
* Photos de bac de haute qualité: La photographie en stock s'est considérablement améliorée. De nombreuses photos de stock sont professionnelles et sont souvent utilisées par les entreprises sans embaucher de photographe professionnel. Cela brouille la ligne entre "réel" et "produit".
* Taille / résolution de l'affichage limité: Des images plus petites affichées en ligne masquent de nombreuses imperfections qui seraient évidentes dans une vue imprimée ou zoomée plus grande.
* Sensibilité à la suggestion: Si une personne est * dit * qu'une image est réelle ou fausse, elle est plus susceptible de le percevoir de cette façon, même si les preuves sont ambiguës.
Indicateurs d'une photo fausse / manipulée:
Problèmes généraux (plus facile à repérer):
* Éclairage incohérent: Recherchez des ombres qui ne correspondent pas à la direction de la source lumineuse, ou des zones qui sont anormalement brillantes ou sombres. Il s'agit d'un cadeau majeur dans de nombreux cas.
* Problèmes de perspective: Les lignes et les angles qui ne convergent pas correctement, ou les objets qui semblent être de la mauvaise taille par rapport à leur environnement. Faites attention à la ligne Horizon et à la façon dont elle se rapporte aux objets.
* Zones floues: Un flou inexpliqué, en particulier dans les zones qui devraient être nettes en fonction de la profondeur du champ. L'utilisation excessive du flou numérique pour masquer les imperfections est une tactique courante.
* Modèles répétitifs: Dans les images générées par l'AI, vous pouvez voir des modèles qui se répètent étrangement, en particulier dans des zones complexes comme le feuillage ou les foules.
* Artefacts étranges: Des artefacts numériques, comme les artefacts de pixélation, de bandes ou de compression, qui ne sont pas cohérents avec la qualité globale de l'image.
* peau irréaliste: Lissage artificiel de la texture de la peau ou du teint anormalement parfait.
* Problèmes de fond: Des arrière-plans qui ne semblent pas "s'adapter" au sujet de premier plan en termes d'éclairage, de style ou de perspective.
* trop parfait: Les images qui sont * trop * parfaites peuvent soupçonner des soupçons. La vie réelle a souvent des imperfections, une légère asymétrie et des défauts mineurs. Une image trop désinfectée ou impeccable peut être manipulée.
* Crédibilité source: Considérez la source de l'image. Un média réputé est plus susceptible d'avoir vérifié l'authenticité d'une photo qu'un compte de médias sociaux aléatoires.
Problèmes plus subtils (plus difficiles à repérer):
* Micro-Details: Portez une attention particulière aux détails fins comme les textures, les mèches de cheveux et les réflexions. L'IA lutte souvent avec ces aspects subtils.
* Réflexions: Les réflexions qui ne reflètent pas avec précision l'environnement ou qui manquent entièrement.
* Profondeur de champ: Profondeur non naturelle ou incohérente des effets sur le terrain. L'IA a parfois du mal à simuler avec précision le bokeh (le flou incontournable).
* Style incohérent: Différents éléments de la photo peuvent sembler avoir été créés dans différents styles (par exemple, un sujet hyper-réaliste placé sur un fond plus pictural).
* Détails manquants: Des détails importants peuvent être manquants ou mal rendus (par exemple, les mains avec trop peu ou trop de doigts, oreilles de forme étrange, etc. - un problème courant avec les premiers générateurs d'images d'IA).
* Anomalies de métadonnées: Vérifiez les métadonnées de l'image (données EXIF) pour des indices sur le modèle de la caméra, le logiciel d'édition et la date de création. Les incohérences ou les données manquantes peuvent être un drapeau rouge. (Gardez à l'esprit que les métadonnées peuvent facilement être éliminées.)
* bon sens / plausibilité: La scène représentée a-t-elle un sens logique? Considérez la météo, l'heure de la journée, la localisation géographique et le comportement des personnes ou des objets dans l'image.
comment les professionnels diffèrent:
Les photographes professionnels possèdent généralement:
* Compétence technique: Une compréhension approfondie de la composition, de l'éclairage, de l'exposition, de la profondeur de champ et d'autres aspects techniques.
* attention aux détails: Un œil vif pour capturer de petits détails qui ajoutent du réalisme et de l'authenticité à leurs images.
* Expertise post-traitement: La possibilité d'utiliser des logiciels de retouche photo pour améliorer les images sans les rendre artificiels.
* Connaissances du sujet: Une bonne compréhension du sujet qu'ils photographient, qu'il s'agisse d'un produit, d'une personne ou d'un paysage. Cela leur permet de capturer des images qui sont à la fois techniquement saines et visuellement convaincantes.
* Considérations éthiques: Un engagement à capturer et à présenter des images véridiques et précises, sans recourir à une manipulation trompeuse.
En conclusion:
Alors que l'IA et les outils d'édition sophistiqués rendent de plus en plus difficile la distinction entre les photos réelles et fausses, une observation minutieuse, une attention aux détails et une bonne dose de scepticisme peuvent toujours vous aider à identifier les images manipulées. La clé est de regarder au-delà de la surface et d'examiner les éléments sous-jacents de la photographie pour les incohérences et les anomalies. Plus vous êtes familier avec les principes de photographie, mieux vous serez à repérer les contrefaçons.