AI假视频爆火：球迷一眼识破普通美女竟是生成图？

Nano Banana在两周的时间里生成了一亿两张手办图片, 不过一个比较老的问题浮现出来了, 就是为什么AI默认生成的脸总是看起来长得一个样。

两周两亿张手办图

在<强>8月底这个时间点上, 谷歌Nano Banana这款工具正式上线了。它最火爆的一个玩法, 是让使用者把自己自拍的照片制作成一个可以放在电脑桌面之上的手办模型。

仅仅过去了两周的时间, 广大用户就生成了超过两亿张相关的图片内容。如果你在评论区看一看就会发现那里清一色都是大家在炫耀自己新摆在桌面上的这一位“成员”。

当我们仔细查看了这些图像之后, 你不难发现一个问题, 那就是系统所生成的女性角色在脸型方面存在着高度趋同的现象,同时其五官的构成以及皮肤所呈现出的质感也表现出了惊人的一致性。

这就好像这些角色是从同一个模子里倒出来的一样。进一步来说, 即便我们更换不同的人员来上传数据, 最终所得到的结果也会是差不多的一个状态。

1973年的那张脸

在1973年, 南加州大学的那么一群工程师们要去测试那个新图像技术, 于是他们就随手扫描了那张出自《花花公子》里面的名为Lena的照片, 因为这张照片里面包含了细节、平坦的区域、阴影以及纹理这些非常齐全的成分, 所以在很快地就成为了那种算法进行测试时候的一个默认的固定选择。

在一九九六年, 图像处理汇刊的主编芒森撰写了一篇短文进行了解释。该文中提到, 从技术层面来考量, 这样的情况是恰好合适的。同时, 他指出了在那个领域里, 男性占大多数的现状。正因如此, 一张具有吸引力的女性照片得以被选中, 这一现象其实并不奇怪。

平均脸就是美人脸

1990年, 心理学家兰格洛斯和罗格曼把一批人脸用数学方法合成, 结果合成脸比参与者的每一张真人脸都好看, 参与的脸越多越美。

在1877年, 达尔文曾经收到过相关的报告。该报告提到了可以把两张女士的肖像使用立体镜进行叠加的操作。每一次合拢之后所呈现出来的那张脸, 都会显得更加讨人喜欢。模型在进行计算时, 其输出结果天然地会偏向于生成一张均值脸。而所谓的均值脸, 在人们的普遍审美标准里面, 就是代表着好看本身这一概念。

模型里的白人滤镜

在实验里面, 那个用AI生成的白人的头像, 它被误认为是真人的这个概率, 居然反而是比那些同族的真正照片还要高一点。

这其中的原因, 是因为训练的那个数据集合当中白人占的比例是很大的, 然后模型输出来的这个脸, 是比较接近到那个群体的平均水平的, 所以就看起来更像是那种标准的长相了, 也就因此更有点像真人。

早在三十多年以前, 那些持批评态度的人们他们就曾经这样指出过, 说大家之所以会觉得那是合成出来的脸孔好看些, 其根本原因就在于这种技术会在处理的时候顺手就把人脸皮肤上面的那些斑点和瑕疵给擦抹掉了。

转眼间到了二零二五年, 专门去从事事实核查工作的相关机构现在会教导人们如何去识别人工智能所生成图片里的种种破绽, 而在它们给出的第一条鉴别方法里面, 就明确包含了皮肤光滑程度过分过头了这一情形。

从Lensa到Spicy

二零二二年最后的时候, Lensa这个东西突然在网络上变得极其走红和受欢迎, 来自麻省理工学院科技媒体公司的记者梅丽莎创建了总计一百张头像图片, 其中十六张图片呈现出完全赤裸的状态, 另外十四张图片则展现出非常性感的视觉效果, 因为所使用的人工智能模型是通过从互联网上抓取并收集大量现有照片来进行训练和学习的, 而当时的互联网环境中本来就广泛存在着数量众多的暴露女性身体特征的照片资料, 从而导致生成出来的图像结果最终出现了上述情况。

Grok启动了一种名为“Spicy”的模式, 付费用户可以利用该模式来生成具有暗示性质的内容, 在2026年1月时, 有人使用该技术对儿童照片进行了数字脱衣处理, 这一事件引发了多国政府的关注与介入, 而英国首相的发言人仅表示这仅仅是将原本违法的功能转变为了付费服务项目。

点击即训练

厂商使用奖励模型来对图像生成模型进行训练, 具体的操作是让从用户那里收集到的反馈中, 挑选出用户更喜欢的图片, 从而让模型在得分更高的方向上增加生成的概率。有一篇在2024年发表的研究发现, 即便原始提示词与性相关内容没有任何关系, 但是经过微调之后, 不适合在工作场所浏览的内容图也会增多。

两三个月大的婴儿就喜欢多去看那些有吸引力的脸, 这种偏好是有生物基础的。点击、数据还有商业激励构成了一个反馈循环, 这个循环把默认值越推越远, 到最后有的人就给它标上了价格。

你有没有使用过人工智能来生成属于自己的模型手办或者是个人形象头像呢? 最终呈现出来的面部特征, 是否也是呈现出了一种非常相似的特定面貌情形? 欢迎在评论区域当中分享你的观点与体验, 如果你认为内容具有足够的价值含量, 请千万不要忘记进行点赞操作, 并且将其转发给你的社交圈中的朋友知晓。