Як фейкові зображення заполоняють інтернет: нейрогенератори нової реальності

Інтернет дедалі більше наповнюється зображеннями, створеними за допомогою штучного інтелекту. Ці фейкові фото та ілюстрації поширюються в соціальних мережах, новинах і рекламних матеріалах, часто без чіткого маркування. І все частіше вони вводять в оману, поширюючи дезінформацію або маніпулюючи громадською думкою.

Проблема полягає в тому, що розрізнити справжні зображення від штучних стає все складніше через швидкий розвиток технологій. Зараз проводиться багато досліджень, які намагаються розв’язати цю проблему за допомогою алгоритмів, які аналізують піксельні патерни та артефакти в зображеннях. Їх автори пропонують методи детекції на основі машинного навчання.

Прогрес нейронних моделей для генерації зображень почався з базових алгоритмів у 2010-х роках і швидко еволюціонував. Спочатку моделі могли створювати прості патерни, але з появою глибокого навчання вони навчилися генерувати реалістичні обличчя, пейзажі та об’єкти.

Ключовим кроком став розвиток генеративно-змагальних мереж (GAN), які дозволили створювати зображення, подібні до справжніх. Далі з’явилися моделі, що працюють з текстовими описами, роблячи процес генерації доступним для звичайних користувачів. Цей прогрес прискорився завдяки збільшенню обчислювальних потужностей і великих наборів даних, що призвело до появи інструментів, здатних створювати зображення високої якості за лічені секунди.

Однією з перших значних моделей стала Generative Adversarial Network (GAN), розроблена у 2014 році. Вона складається з двох мереж: генератора, який створює зображення, і дискримінатора, який намагається відрізнити фейк від реальності. Переваги GAN включають високу реалістичність згенерованих зображень і гнучкість у навчанні на різних даних.

Однак недоліки очевидні: модель вимагає значних обчислювальних ресурсів, часто страждає від нестабільності в навчанні, що призводить до артефактів, і не завжди добре справляється з контролем над конкретними деталями зображення.

Наступною важливою моделлю є Variational Autoencoder (VAE), представлена у 2013 році. VAE працює на основі кодування зображення в латентний простір і подальшої реконструкції, що дозволяє генерувати нові варіації.

Серед переваг – стабільність навчання порівняно з GAN і можливість інтерполяції між зображеннями для створення плавних переходів.

DALL-E, розроблена OpenAI у 2021 році, ввела генерацію зображень на основі текстових описів. Модель поєднує трансформери з GAN-подібними елементами, дозволяючи створювати зображення з нуля за запитом.

DALL-E дуже креативна (якщо можна так виразитись), підтримує абстрактні ідеї та легка у використанні для неспеціалістів. Але іноді вона генерує нелогічні елементи, вимагає потужних серверів для роботи та має етичні ризики, пов’язані з потенційним створенням шкідливого контенту.

Stable Diffusion, випущена Stability AI у 2022 році, базується на дифузійних моделях і стала популярною завдяки відкритому коду. Вона генерує зображення шляхом поступового видалення шуму з випадкового патерну. З основних переваг: швидкість генерації, низькі вимоги до ресурсів і можливість тонкого налаштування через промпти. Однак модель схильна до створення стереотипних або упереджених зображень, а також має проблеми з контролем над дрібними деталями, що може призводити до помилок.

Midjourney, запущена у 2022 році як сервіс у Discord, використовує дифузійні моделі для створення художніх зображень. Вона фокусується на стилізованому контенті, дозволяючи користувачам генерувати мистецтво за текстовими запитами.

В моделі висока художня якість, спільнотний підхід до вдосконалення і підтримка різних стилів. Проте вона залежна від платформи, обмежена доступність без підписки й також є потенційні проблеми з авторськими правами через навчання на існуючих творах.

У майбутньому нейронна генерація зображень, ймовірно, розвиватиметься в напрямку ще більшої реалістичності та інтеграції з іншими технологіями, такими як віртуальна реальність і доповнена реальність. Моделі стануть ефективнішими, зменшуючи потребу в обчислювальних ресурсах, і з’являться інструменти для автоматичного маркування фейкових зображень.