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Erkennen von KI-generierten Bildern: Tipps und Techniken

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Es ist faszinierend, aber auch etwas beunruhigend, wie KI-generierten Bildern sich weiterentwickelt. KI-Tools werden in ihren Aufgaben immer geschickter, was besonders bei der Generierung von Bildern zu sehen ist. Die künstlich generierten Bilder sind mittlerweile so realistisch geworden, dass es zunehmend schwierig ist, sie von echten Fotos zu unterscheiden.

Es geht hier nicht nur um KI-Kunstwerke, die oft schwer von menschlich geschaffener Kunst zu unterscheiden sind. KI kann sogar lebensecht wirkende Bilder von Personen erstellen, die gar nicht existieren, oder von Menschen in völlig erfundenen Szenarien. Dennoch gibt es immer noch Möglichkeiten, selbst die überzeugendsten KI-generierten Bilder zu identifizieren und zu erkennen, ähnlich wie bei Fotos, die mit Photoshop bearbeitet wurden. In einer Welt wie dieser ist es wichtig, sich mit Informationen auszustatten, um einen Vorteil zu behalten. Lasst uns anfangen.

Umfassende Überwachung des öffentlichen Diskurses

Das Erste, was Sie vielleicht tun möchten, ist, im öffentlichen Diskurs, wie in der Beschreibung, dem Titel oder dem Kommentarbereich, nachzuforschen, woher das Foto stammt. Manchmal versuchen Menschen zu verbergen, dass die Bilder von KI erstellt wurden, aber nicht alle.

In den meisten Fällen findet man KI-Enthusiasten, die alles über das Foto teilen, von dem verwendeten Tool bis hin zur genauen Eingabeaufforderung, vor allem auf Websites wie Reddit.

Optimierung durch umgekehrte Bildsuche nutzene

Sollte man auf Tools wie die umgekehrte Bildsuche zurückgreifen, besteht die Möglichkeit, den Ursprung des Bildes herauszufinden. Mit Diensten wie Google Lens oder anderen umgekehrten Bildsuchtools kann es gelingen, die originale Version des Fotos aufzuspüren oder zumindest eine Quelle zu finden, an der das Bild von anderen Nutzern geteilt und untersucht wurde. Es ist wichtig zu bedenken, dass man nicht allein darin ist, die Authentizität oder Fälschung eines Bildes nachweisen zu wollen.

Aufdecken von feinen Wasserzeichen-Merkmalen

Das Hinzufügen von Wasserzeichen zu KI-generierten Bildern ist nicht bei allen Tools möglich, da nicht viele Programme die Funktion zur Einbettung eines Wasserzeichens unterstützen. Einige wenige jedoch können dies tun. Manchmal ist das Wasserzeichen so subtil platziert, dass selbst der Urheber des Originals es möglicherweise übersieht und behauptet, das Bild sei von einem echten Menschen erstellt worden.

Betrachten Sie beispielsweise das Wasserzeichen, das DALL-E 2 Fotos hinzufügt. Es ist leicht zu übersehen und könnte daher auf dem Foto erscheinen.

Das Fehlen des Wasserzeichens ist jedoch nicht von großer Bedeutung, da die meisten Tools wie Midjourney, BlueWillow, Leonardo usw. nicht einmal die Option bieten, ein Wasserzeichen hinzuzufügen. Selbst bei DALL-E 2 kann eine Person das Foto ohne Wasserzeichen herunterladen, ohne gegen die Richtlinien von OpenAI zu verstoßen, die das Teilen von Bildern ohne Wasserzeichen erlauben.

KI-generierten Bildern

KI-generierten Bildern: Erkennung und Analyse ungewöhnlicher Muster

Natürlich, ich werde versuchen, den Text zu reformulieren, um ihm einen natürlichen Fluss zu verleihen:

„Die Bedeutung liegt oft im Detail. KI-Modelle verbessern sich ständig in der Generierung von Bildern, sind jedoch noch in den Anfängen. Niemand kann vorhersagen, welche eigenartigen Entwicklungen sie in der Zukunft hervorbringen werden. Doch in der gegenwärtigen Realität haben die meisten KI-Modelle mit bestimmten Details zu kämpfen, die die genetische (oder digitale) Struktur des Bildes offenbaren.

Besondere Aufmerksamkeit sollte folgenden Details gewidmet werden:

Anomalien bei Haaren, Zähnen oder Händen: Einige Modelle haben Schwierigkeiten mit komplexen Strukturen wie Haaren, Zähnen oder Händen und erzeugen oft unnatürliche Darstellungen in solchen Bildern. Obwohl Midjourney Version 5 bei der Darstellung von Händen bemerkenswert verbessert wurde, kämpfen viele andere Modelle immer noch mit diesem Problem.

Ungewöhnliche Augenreflexionen: Kleine Details wie Reflexionen in den Augen werden oft übersehen und stimmen letztendlich nicht mit der Lichtquelle im Bild überein, was den unheimlichen Ursprung des Bildes enthüllt.

Inkonsistenzen bei Beleuchtung und Schatten: Maschinen haben oft Schwierigkeiten mit komplexer Beleuchtung und erzeugen falsche Reflexionen. Dadurch entstehen Schatten und Lichter, die nicht mit der Gesamtbeleuchtung der Szene übereinstimmen. Hier sollten Inkonsistenzen gesucht werden, um möglicherweise den Ursprung zu entdecken.

KI-generierten Bildern

Artefakte und Verzerrungen: Bei der Überprüfung eines KI-generierten Bildes sollten unnatürliche Glätte, Pixelierung oder andere Artefakte, insbesondere an den Grenzen zwischen Objekten oder entlang von Kanten, beachtet werden.

Wiederkehrende Muster: Ein weiteres Anzeichen sind sich wiederholende Texturen oder Muster, insbesondere in Bereichen, die normalerweise mehr Variation zeigen sollten, wie Haare, Gras oder die Wasseroberfläche.

Inkonsistente Tiefe und Perspektive: Objekte können merkwürdig skaliert oder platziert sein, und die Anwendung der Perspektive im gesamten Bild kann inkonsistent wirken.

Fehlende Asymmetrie: Natürliche Objekte sind oft nicht perfekt symmetrisch, aber KI-generierte Objekte können eine unnatürlich perfekte Symmetrie aufweisen.

Ungewöhnliche Farbwiedergabe: Die Farben können leicht von der natürlichen Wiedergabe abweichen, sei es durch übermäßige Lebendigkeit oder Mattigkeit, oder sie interagieren auf unnatürliche Weise mit der Beleuchtung.

Generelle Hintergründe oder Objekte: KI-generierte Bilder können Hintergründe oder Objekte enthalten, die ungewöhnlich generisch oder deplatziert wirken.

Verzerrungen beachten: Besonders bei Porträts von Menschen sollte auf Details wie verzerrte Gesichter, nicht übereinstimmende Ohrringe, zu große Asymmetrie oder ungewöhnliche Hautstrukturen geachtet werden.

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Tiefgehende Suche in Bildmetadaten

Digitale Bilder enthalten Metadaten, die oft unbeachtet bleiben. Diese Metadaten sind Träger vieler Informationen wie Kameradetails, Aufnahmedatum, Urheberrechtshinweise und mehr.

Für erfahrene Nutzer ist es leicht, diese Daten zu ändern oder zu entfernen. Jedoch sind nicht alle, die mit KI-generierten Bildern arbeiten, mit solchen Techniken vertraut. Die Metadaten könnten Hinweise darauf enthalten, dass ein Bild mithilfe von KI generiert wurde, beispielsweise Informationen über die verwendete Software oder andere Indizien.

Es gibt Bildbearbeitungssoftware und forensische Tools, mit denen man die Metadaten eines Bildes einsehen kann.

Effektive Anwendung von GAN-Detektoren:KI-generierten Bildern

Dieser Abschnitt beschäftigt sich mit der Nutzung von Generative Adversarial Networks (GANs) als Framework für maschinelles Lernen. Ähnlich wie Tools zur KI-Inhaltserkennung gibt es auch GAN-Detektortools, die die Wahrscheinlichkeit einschätzen können, ob ein Bild von einer KI erstellt wurde.

Diese GAN-Detektortools sind jedoch nicht zu hundert Prozent zuverlässig und können oft fehlschlagen, ähnlich wie Content-Detektor-Tools. In Verbindung mit anderen in diesem Leitfaden erwähnten Techniken können sie jedoch die Erkennung von von KI generierten Bildern verbessern.

KI-generierten Bildern

Ein Beispiel für ein solches GAN-Detektor-Tool ist der AI Art Detector von Maybe, der selbst hyperrealistische KI-Bilder identifizieren kann. Dieses Tool analysiert und bewertet künstliche und menschliche Anteile im Bild. Ein höherer künstlicher Anteil deutet darauf hin, dass das Bild von einer KI erzeugt wurde.

Die Erkennung von KI-generierten Bildern ist eine Mischung aus Schatzsuche und Detektivarbeit, was durchaus unterhaltsam sein kann. Es ist ein sich rasch veränderndes Feld, daher ist es wichtig, stets seine digitalen Werkzeuge scharf zu halten und aufmerksam zu sein. Angesichts des schnellen Fortschritts der KI ist die Zukunft von KI-Bildern ungewiss. Dennoch kann man mit Neugierde, Technik und Entschlossenheit versuchen, einen Schritt voraus zu sein.

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