O especialista em forense digital Hany Farid utiliza princípios básicos da física e da geometria para identificar imagens geradas por inteligência artificial. A metodologia foca na análise de linhas paralelas e projeções de sombras, elementos que os modelos generativos atuais ainda não conseguem replicar com exatidão matemática. Farid, que atua como professor na Universidade da Califórnia em Berkeley e acumula mais de duas décadas de experiência na validação de mídias digitais, aponta que a simulação do mundo real envolve variáveis complexas. O sistema visual humano costuma ignorar pequenas distorções geométricas em fotografias, o que reduz o incentivo para que as empresas de tecnologia aperfeiçoem a física de seus modelos generativos. No entanto, a análise pericial rigorosa consegue expor essas inconsistências por meio de reconstruções tridimensionais. -Entre no Canal do WhatsApp do Canaltech e fique por dentro das últimas notícias sobre tecnologia, lançamentos, dicas e tutoriais incríveis.- O princípio fundamental se baseia na regra de que linhas que correm paralelas na realidade precisam convergir para um único ponto de fuga na imagem. Isso se aplica tanto a estruturas lineares do cenário quanto à direção dos raios solares. Como o Sol está distante da Terra, os seus raios chegam de forma paralela à superfície, o que exige que as linhas que conectam os pontos de um objeto às suas respectivas sombras também se cruzem exatamente no mesmo ponto de fuga. Linhas de perspectiva aplicadas sobre imagem real mostram a convergência exata em um ponto de fuga (Imagem: Reprodução/YouTube/Science Magazine) Em uma imagem autêntica, as linhas paralelas de estruturas físicas convergem de forma precisa para um único ponto de fuga. Análise geométrica revela que as linhas de projeção de sombras em imagem artificial não se encontram (Imagem: Reprodução/YouTube/Science Magazine) Já as imagens geradas por inteligência artificial costumam falhar na correspondência geométrica, fazendo com...
Fonte: Canaltech
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