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Geradores de imagens por IA melhoram enquanto pioram, diz estudo

Realismo em IA avança, imitando falhas de câmeras e estilo de celular; padrões Content Credentials ganham força para identificar origem das imagens

Real ones will know that Mount Rainier looks too big in this image, but the re-creation of a Washington State ferry in this AI image is uncanny.
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  • A evolução de geradores de IA de imagens avançou de DALL-E 1 (256×256) para modelos mais realistas, com melhorias na renderização de textos e redução de falhas.
  • Há uma tendência recente de realismo que imita imperfeições de câmeras e o visual de celular, tornando as imagens geradas mais próximas de fotos do dia a dia.
  • Modelos como Nano Banana e Nano Banana Pro da Google ajudam a manter semelhança com a aparência real, incluindo traços da câmera de telefone; outras empresas, como Adobe e Meta, oferecem controles de realismo.
  • A credencialização de conteúdo, via padrões Content Credentials (C2PA), ganha força para distinguir conteúdo real de IA; em celulares Google Pixel 10 há assinatura criptográfica que identifica como a imagem foi criada, e o Google Photos passa a exibir essas credenciais.
  • Para que o sistema funcione amplamente, é preciso que fabricantes de hardware e plataformas adotem o padrão de credenciais; caso contrário, nem toda imagem terá rótulo claro, dificultando distinguir IA de conteúdo autêntico.

A produção de imagens por IA evoluiu para resultados cada vez mais realistas, incluindo falhas próprias de câmeras. Modelos como Nano Banana e Nano Banana Pro ampliam o realismo, adotando falhas visuais que lembram fotos de celular.

Essa tendência busca imitar a aparência de imagens capturadas por dispositivos móveis, com iluminação, contraste e nitidez que remetem a fotos do dia a dia. Em paralelo, há avanços na renderização de textos dentro das imagens.

Realismo com falhas e qualidade

Sem perder o foco na verossimilhança, ferramentas recentes mostram como a imperfeição pode tornar a imagem mais convincente. Usuários relatam que traços como ruídos e descoloração ajudam a simular câmera de bolso.

Rotulagem e credenciais de conteúdo

Padrões Content Credentials (C2PA) passam a ser usados para distinguir conteúdo real de IA. Em dispositivos Google Pixel, cada foto recebe assinatura criptográfica que identifica o modo de criação.

Implementação e desafios

Google Photos já suporta exibição de Credenciais de Conteúdo, com planos de ampliar a visibilidade em buscas e anúncios. A adoção depende de fabricantes integrarem o padrão.

Perspectivas para o mercado

Empresas como Adobe e Meta também exploram controles que variam a intensidade do estilo, dos quais resulta variação entre imagens mais ou menos realistas. A evolução amplia opções para profissionais.

Observação final

Especialistas destacam a necessidade de ferramentas que auxiliem o leitor a verificar a origem de imagens. Enquanto avanços continuam, o rótulo de AI nem sempre é visível, exigindo atenção constante.

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