Aquí hay un desglose de por qué puede ser difícil y algunos indicadores comunes:
Por qué es difícil:
* AI Avances: Las imágenes generadas por IA están mejorando rápidamente. Herramientas como MidJourney, Dall-E 2 y Diffusion estable son capaces de crear imágenes increíblemente realistas que pueden ser difíciles de detectar como falsas, incluso para fotógrafos experimentados.
* Manipulación hábil: Incluso sin AI, los editores de fotos experimentados que usan herramientas como Photoshop pueden crear alteraciones perfectas que son difíciles de detectar. Prestan atención a detalles como iluminación, perspectiva y textura.
* Fotos de stock de alta calidad: Fotograje de archivo ha mejorado dramáticamente. Muchas fotos de archivo parecen profesionales y a menudo son utilizadas por las empresas sin contratar a un fotógrafo profesional. Esto difumina la línea entre "real" y "producido".
* Tamaño/resolución de visualización limitada: Las imágenes más pequeñas que se muestran en línea ocultan muchas imperfecciones que serían obvias en una impresión más grande o una vista de zoom.
* Susceptibilidad a la sugerencia: Si una persona es * que se le dice * una imagen es real o falsa, es más probable que la perciban de esa manera, incluso si la evidencia es ambigua.
Indicadores de una foto falsa/manipulada:
problemas generales (más fáciles de detectar):
* Iluminación inconsistente: Busque sombras que no coincidan con la dirección de la fuente de luz, o áreas que sean antinaturalmente brillantes u oscuras. Este es un sorteo importante en muchos casos.
* Problemas de perspectiva: Líneas y ángulos que no convergen correctamente, u objetos que parecen ser el tamaño incorrecto en relación con su entorno. Preste atención a la línea Horizon y cómo se relaciona con los objetos.
* Áreas borrosas: Desenfoque inexplicable, especialmente en áreas que deberían ser agudas en función de la profundidad de campo. El uso excesivo de desenfoque digital para enmascarar las imperfecciones es una táctica común.
* Patrones repetitivos: En imágenes generadas por IA, puede ver patrones que se repiten de manera extraña, especialmente en áreas complejas como follaje o multitudes.
* artefactos extraños: Los artefactos digitales, como la pixelación, las bandas o los artefactos de compresión, que no son consistentes con la calidad general de la imagen.
* Piel poco realista: Alisado artificial de la textura de la piel o cutis antinaturalmente perfectos.
* Problemas de fondo: Fondos que no parecen "ajustarse" al sujeto en primer plano en términos de iluminación, estilo o perspectiva.
* Demasiado perfecto: Las imágenes que son * demasiado * perfectas pueden generar sospechas. La vida real a menudo tiene imperfecciones, ligeras asimetría y defectos menores. Se puede manipular una imagen demasiado desinfectada o perfecta.
* Credibilidad de origen: Considere la fuente de la imagen. Es más probable que un medio de comunicación de buena reputación haya verificado la autenticidad de una foto que una cuenta de redes sociales aleatorias.
problemas más sutiles (más difícil de detectar):
* Micro-Details: Preste mucha atención a los detalles finos como texturas, mechones de cabello y reflejos. La IA a menudo lucha con estos aspectos sutiles.
* Reflexiones: Reflexiones que no reflejan con precisión el entorno o que faltan por completo.
* Profundidad de campo: Profundidad de campo antinatural o inconsistente. AI a veces lucha por simular con precisión a Bokeh (el desenfoque fuera de enfoque).
* Estilo inconsistente: Es posible que parezcan haberse creado diferentes elementos de la foto en diferentes estilos (por ejemplo, un sujeto hiperrealista colocado en un fondo más pintoresco).
* Detalles faltantes: Los detalles importantes pueden faltar o representar mal (por ejemplo, manos con muy pocos o demasiados dedos, orejas de forma extraña, etc., un problema común con los generadores de imágenes de IA tempranos).
* Anomalías de metadatos: Verifique los metadatos de la imagen (datos exif) para obtener pistas sobre el modelo de cámara, el software de edición y la fecha de creación. Las inconsistencias o los datos faltantes pueden ser una bandera roja. (Tenga en cuenta que los metadatos se pueden quitar fácilmente).
* sentido común/plausibilidad: ¿La escena representada tiene sentido lógico? Considere el clima, la hora del día, la ubicación geográfica y el comportamiento de las personas u objetos en la imagen.
Cómo difieren los profesionales:
Los fotógrafos profesionales generalmente poseen:
* Habilidad técnica: Una comprensión profunda de la composición, iluminación, exposición, profundidad de campo y otros aspectos técnicos.
* Atención al detalle: Un buen ojo para capturar pequeños detalles que agregan realismo y autenticidad a sus imágenes.
* Experiencia de postprocesamiento: La capacidad de utilizar el software de edición de fotos para mejorar las imágenes sin hacerlas parecer artificiales.
* Conocimiento del tema: Una buena comprensión del tema que están fotografiando, ya sea un producto, una persona o un paisaje. Esto les permite capturar imágenes que son técnicamente sólidas y visualmente convincentes.
* Consideraciones éticas: Un compromiso de capturar y presentar imágenes que son veraces y precisas, sin recurrir a la manipulación engañosa.
En conclusión:
Si bien la IA y las herramientas de edición sofisticadas están haciendo que sea cada vez más difícil distinguir entre fotos reales y falsas, observación cuidadosa, atención al detalle y una dosis saludable de escepticismo aún puede ayudarlo a identificar imágenes manipuladas. La clave es mirar más allá de la superficie y examinar los elementos subyacentes de la fotografía de inconsistencias y anomalías. Cuanto más familiarizado esté con los principios de fotografía, mejor será para detectar falsificaciones.