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日期: 2025-10-04 | 來源: 愛范兒 | 有0人參與評論 | 字體: 小 中 大
如今，尼埃普斯居住地被改造成了博物館，每年 7 月到 8 月開放，現在還有特定的官網可以查詢預約時間。游客可以在尼埃普斯故居博物館中，透過窗口眺望那片熟悉又陌生的庭院景觀。
AI 幻覺，正在吞噬真實
早在生成式 AI 爆火之前，AI 修復古畫、還原黑白照片的新聞就已經屢見不鮮。只是隨著 GPT-4o、Gemini 等多模態大模型的上線，修圖這件事變得更快、更普及。
當下的圖像修復，底層大多基於擴散模型。
其基本機制是分兩步走：先人為往圖像中加入高斯噪聲，逐步「破壞」圖像結構；再在反向過程中通過學習將噪聲一步步「復原」，最終生成一張看起來「無損」的圖像。
在實際圖像修復任務中，AI 只會對損壞區域進行采樣和重建，不修改已知區域。這種方式可以確保修復內容風格統一，且兼顧效率與質量。
而有些模型，比如 SPIRE 這樣的語義控制框架，則會通過提示詞把修復方向「鎖定」在用戶指定的內容上。ControlNet 等模塊負責保持模型的「語義一致性」和「修圖邊界感」，避免過度發揮。
為了修得更「像」，還會引入了重采樣機制。
如果 AI 修出來的內容偏題、風格不符，模型會檢測到不合理，（比如語義特征不一致），會將結果「退回上一步」重新修。這個回溯跳躍長度越長，AI 越有可能糾正自己的「幻覺」。
北京理工大學與澳大利亞國立大學今年聯合發布了關於 GPT-4o 圖像修復能力的實驗結果。研究團隊采用了一種直覺式方案：將退化圖像輸入 GPT-4o，提取語義特征並疊加其「修復建議」，生成最終圖像。
結果卻是，好看是真的，但畫面准確度就另當別論了。
GPT-4o 生成的圖片視覺沖擊力拉滿，在 CLIP-IQA 等主觀指標上得分很高。但在像素級對比上卻掉了鏈子，PSNR（峰值信噪比）得分甚至低於原圖。換句話說，GPT 修得可能「更假了」。
就像《勒格哈的窗外景色》，被 AI 修成一張看起來合理的復原圖。你若沒留個心眼，很可能就信了。當然，AI 修錯一張照片，不稀奇；但可怕的是，修錯之後，沒人覺得有問題。
倘若 AI 修圖是以原圖為基礎進行補全、美化，屬於加工，那麼 AI 生成圖基於文本或模糊圖像直接構造全新圖，屬於重構甚至偽造，現實中，AI 圖像替代真圖的情況已屢見不鮮。
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