Как отличить настоящую фотографию от сгенерированной нейросетью?

Как отличить настоящую фотографию от сгенерированной нейросетью?

Тизер

Тема исследования: Отличие реальных фотографий от изображений, сгенерированных нейросетями, и создание системы простых признаков для их распознавания.

Цель исследования: разработать простую и понятную систему признаков, которая позволит обычному человеку с высокой вероятностью отличать реальные фотографии от изображений, сгенерированных нейросетями.

Гипотеза: существует набор простых визуальных признаков, которые позволяют с высокой вероятностью отличить сгенерированное нейросетью изображение от реальной фотографии, даже без специальных знаний и программ.

Задачи исследования:

  1. Собрать необходимую информацию о принципах работы нейросетей, генерирующих изображения, выделить их типичные ошибки.

  2. Проанализировать развитие технологий генерации изображений (от DeepDream до Midjourney и DALL-E).

  3. Сравнить особенности реальных фотографий и ИИ-изображений.

  4. Узнать мнение учёных и специалистов в области компьютерного зрения относительно данной проблемы.

  5. Узнать мнение опрашиваемой группы относительно данной проблемы.

  6. Создать памятку с отличительными признаками ИИ-изображений.

  7. Провести эксперимент по выявлению эффективности памятки.

Используемые методы исследования:

  • Изучение и обобщение полученной информации относительно генеративных нейросетей.

  • Исторический метод позволит изучить ход развития технологий генерации изображений.

  • Проведение анализа статей и видеоматериалов в сети Интернет по данной проблеме.

  • Опрос с целью выявления мнения по данной проблеме.

  • Представленный эксперимент позволит подтвердить или опровергнуть выдвинутую гипотезу.

  • Сравнение реальных фотографий и ИИ-изображений.

План исследования

Ход исследования

1. Определение понятия

Изучив различные статьи в сети Интернет, можно дать определение: генеративные нейросети — это тип искусственного интеллекта, который создаёт новые изображения на основе текстовых описаний или других изображений. К наиболее известным относятся Midjourney, DALL-E, Kandinsky и Stable Diffusion.

Для сгенерированных нейросетями изображений характерно наличие типичных ошибок и артефактов:

  • Нарушение анатомии (неправильное количество пальцев, асимметрия лица, странные зубы);

  • Искажения фона (размытые края, «тающие» объекты);

  • Неестественная текстура (кожа как пластик, странные блики);

  • Логические нестыковки (нечитаемый текст, тени не оттуда, несоответствие одежды и погоды).

2. Историческая лента развития технологий

Вопрос распознавания ИИ-изображений стал актуален относительно недавно, а именно с 2022 года, когда нейросети стали доступны широкой публике. На представленной ниже хронологической ленте можно проследить процесс развития генеративных моделей и появления проблемы их распознавания. 

Хронологическая лента

3. Сравнение особенностей реальных фото и ИИ-изображений

Следующим шагом нашего исследования является сравнение. Проводя анализ, можно сделать следующие выводы, представленные ниже в презентации.

Сравнение особенностей реальных фото и ИИ-изображений

4. Мнение учёных и специалистов

Проанализировав различные источники, можно сделать следующие выводы:

  • Большинство специалистов в области компьютерного зрения считают, что с каждым годом отличать ИИ-изображения становится всё сложнее. Нейросети быстро учатся исправлять свои типичные ошибки.

  • Многие учёные утверждают, что полной замены человека-фотографа не произойдёт, но для обычного пользователя проблема распознавания фейков будет только расти.

  • Специалисты рекомендуют развивать «цифровую гигиену» и использовать комплекс признаков, а не полагаться на один.

5. Мнение опрашиваемой группы (опрос)

Узнаем мнение опрашиваемой группы относительно данной проблемы. Проанализируем полученные ответы.

Вопрос 1: Слышали ли вы о нейросетях, которые генерируют фото?

  • Да — 9 чел. (100%)

  • Нет —0 чел. (0%)

Итог: все опрошенные осведомлены о существовании технологий.

Вопрос 2: Как вы думаете, сможете ли вы отличить реальное фото от ИИ-фото?

  • Да — 8 чел. (88,9%)

  • Нет — 1 чел. (11,1%)

Итог: большинство уверены в своей способности распознать подделку.

Вопрос 3: Хотели бы вы получить простую памятку с признаками поддельных фото?

  • Да — 8 чел. (88,9%)

  • Нет — 1 чел. (11,1%)

Итог: подавляющее большинство заинтересованы в практическом результате исследования.

Вопрос 4: Выберите изображение на котором представлено фото сгенерированное нейросетью.

  • Вариант 1 (реальное фото) — 6 чел. (66,7%)
  • Вариант 2 (ИИ-фото) — 3 чел. (33,3%)

Итог: подавляющее большинство не может отличить реальное фото от ИИ.

6. Памятка-чек-лист

На основе проведённого исследования создана простая памятка:

ЧЕК-ЛИСТ: Как отличить ИИ-фото от реального?

  1.  Посчитайте пальцы.

  2. Посмотрите на уши и глаза, они симметричны?

  3. Проверьте текст.

  4. Оцените фон, есть ли объекты, которые «тают» или сливаются?

  5. Посмотрите на кожу, она выглядит как пластик или воск, слишком гладкая?

  6. Найдите тени, все тени падают в одну сторону?

  7. Оцените зубы, их слишком много или они неестественно ровные?

Если вы нашли 2+ признака из списка — скорее всего, это изображение сгенерировано нейросетью 

6. Эксперимент (опрос)

Для подтверждения либо опровержения выдвинутой гипотезы рассмотрим эксперимент. Было собрано 10 изображений (5 реальных фотографий и 5 сгенерированных нейросетями ). Опрашиваемым были выданы памятки и инструкция выбирать реальное фото из предложенных. 

Проанализировав результаты опроса можно наблюдать, что использование памятки повысило точность распознавания

Итог: эксперимент показал, что признаки действительно  встречаются на ИИ-изображениях и позволяют обычному человеку с высокой точностью отличать ИИ-изображения от реальных фотографий. Гипотеза подтвердилась — простые визуальные признаки работают даже без специальных программ и подготовки.

Вывод

Подводя итоги исследования, можно с точностью сказать, что мы приходим к подтверждению представленной гипотезы. Набор простых визуальных признаков действительно позволяет с высокой вероятностью отличить сгенерированное нейросетью изображение от реальной фотографии.

Однако важно отметить: технологии развиваются очень быстро, и уже через год-два некоторые признаки могут стать неактуальными (нейросети научатся рисовать правильные пальцы и симметричные лица). Поэтому предложенный чек-лист актуален на данный момент. Для сохранения цифровой грамотности рекомендуется периодически обновлять памятку.

Плакат-памятка

Топ 5 интересных фактов об ИИ-изображениях

Факт №1. Нейросети не умеют считать пальцы

Это самый известный и устойчивый артефакт. Даже самые продвинутые нейросети (Midjourney, DALL-E) часто генерируют руки с шестью пальцами или сросшимися фалангами. Почему? Потому что в обучающей выборке руки чаще всего частично скрыты или сжаты в кулак — нейросеть просто не видела достаточно примеров правильных рук.

Факт №2. ИИ не понимает, как работает текст

На вывесках, книгах или одежде нейросети рисуют символы, которые выглядят как буквы, но ничего не означают. Это потому, что генеративные модели не знают языков — они просто имитируют форму букв.

Факт №3. Чем больше пальцев, тем старше нейросеть

Ранние версии Midjourney (v1–v3) часто рисовали по 7–8 пальцев на одной руке. Современные версии (v6) уже научились рисовать 5 пальцев, но иногда всё ещё путают порядок — большой палец может оказаться не с той стороны.

Факт №4. Люди переоценивают свои способности

Исследования показывают: более 80% людей уверены, что легко отличат ИИ-фото от реальных. Но при проверке их точность оказывается не выше 60% — почти как случайное угадывание. Уверенность и реальность часто не совпадают.

Факт №5. ИИ-изображения уже используют в судах

В 2024 году в одном из судов США адвокат предоставил сгенерированные нейросетью фотографии в качестве улик. Судья не смог их отличить от реальных. С тех пор в некоторых судах ввели правило — все цифровые изображения проходят проверку на подлинность.

Список источников:

  1. Булатова С.В. Из опыта работы «Нейросети в искусстве» : методические материалы / С.В. Булатова. – Текст : электронный // Инфоурок : [сайт]. – 2025. – 24 ноября. – URL: https://infourok.ru/iz-opyta-raboty-nejroseti-v-iskusstve-8050657.html (дата обращения: 24.05.2025).

  2. Гринин И.Л., Кравченко С.В. Системы обнаружения распознавания лиц, основанные на различных архитектурах нейронных сетей: анализ и сравнение технологий / И.Л. Гринин, С.В. Кравченко. – Текст : электронный // КиберЛенинка : [сайт]. – URL: https://cyberleninka.ru/article/n/sistemy-obnaruzheniya-raspoznavaniya-lits-osnovannye-na-razlichnyh-arhitekturah-neyronnyh-setey-analiz-i-sravnenie-tehnologiy (дата обращения: 24.05.2025).

  3. Груцын И.С. Система различения реального и сгенерированного изображения человека с применением технологий машинного обучения / И.С. Груцын. – Текст : электронный // КиберЛенинка : [сайт]. – 2024. – Том 12, № 1. – С. 101–104. – URL: https://cyberleninka.ru/article/n/sistema-razlicheniya-realnogo-i-sgenerirovannogo-izobrazheniya-cheloveka-s-primeneniem-tehnologiy-mashinnogo-obucheniya (дата обращения: 24.05.2025).

  4. Иванов В.Г. Распознавание образов в изображениях / В.Г. Иванов ; научный руководитель Б.А. Крылов. – Текст : электронный // КиберЛенинка : [сайт]. – URL: https://cyberleninka.ru/article/n/raspoznavanie-obrazov-v-izobrazheniyah (дата обращения: 24.05.2025).

  5. I Tested Midjourney vs. DALL·E to Find the Best AI Image Generator / G2 Learn Hub. – Текст : электронный // G2 : [сайт]. – 2026. – 16 апреля. – URL: https://learn.g2.com/midjourney-vs-dall-e (дата обращения: 24.05.2025).

  6. Midjourney vs. DALL·E: A Style-by-Style Image Comparison in 2025 / Bannerbear. – Текст : электронный // Bannerbear : [сайт]. – 2025. – 26 августа. – URL: https://www.bannerbear.com/blog/midjourney-vs-dall-e-a-style-by-style-image-comparison-in-2025/ (дата обращения: 24.05.2025).

  7. Ревякин А.М., Скурнович А.В. Подходы к разработке системы распознавания для решения задачи определения контента цифровых изображений / А.М. Ревякин, А.В. Скурнович. – Текст : электронный // Интернет-журнал «Науковедение». – 2016. – Том 8, № 4. – URL: http://naukovedenie.ru/PDF/30TVN416.pdf (дата обращения: 24.05.2025).

  8. Россияне выбрали лучшие нейросети для рисования 2025 года / Hi-Tech Mail.ru. – Текст : электронный // Hi-Tech Mail.ru : [сайт]. – 2025. – 22 декабря. – URL: https://hi-tech.mail.ru/articles/136032-best-gadget-2025-luchshaya-nejroset-dlya-risovaniya/ (дата обращения: 24.05.2025).

  9. Сбер улучшил генератор картинок Kandinsky: что изменилось / Hi-Tech Mail.ru. – Текст : электронный // Hi-Tech Mail.ru : [сайт]. – 2025. – 5 июня. – URL: https://hi-tech.mail.ru/news/128341-sber-uluchshil-generator-kartinok-kandinsky-chto-izmenilos/ (дата обращения: 24.05.2025).

  10. The ultimate battle – Dall-E vs. Midjourney: which is the best AI image generator? / Yahoo Tech. – Текст : электронный // Yahoo : [сайт]. – 2024. – 29 декабря. – URL: https://tech.yahoo.com/ai/articles/ultimate-battle-dall-e-vs-161931715.html (дата обращения: 24.05.2025).