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D题 AI绘画带来的挑战
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D题 AI绘画带来的挑战
原题再现 2023 年开年ChatGPT 作为一款聊天型AI工具成为了超越疫情的热门词条而在AI的另一个分支——绘图领域一款名为MidjourneyMJ的软件热度完全不亚于ChatGPT。AI绘画技术可以模仿设计师的风格和技巧自动生成类似于人类设计师的设计作品。AI绘画技术可以应用于各种领域包括绘画、插画、平面设计等具有较高的效率和精度能够大大提高创作效率和创作质量。然而AI绘画技术也带来了一些挑战和风险。比如对于一些传统的美术设计类赛事组织方来说AI绘画技术就带来了评奖公平性的挑战由于一些设计作品很难快速判断出究竟是由AI设计的还是由人类设计师设计的所以赛事评奖工作变得异常复杂当参赛作品较多的时候很难保证最终的结果公平性附图就是几幅由MJ软件设计的建筑图片即使业内人士也不能保证做出准确的判断。请你和你的团队建立合理的数学模型以解答如下问题。 第一阶段问题 1. 从简单的几何角度是否可以找到AI绘画中不符合逻辑的地方 2. 请尝试建立数学模型对图片进行打分评估这幅图片是由AI绘图软件生成的可能性。
整体求解过程概述(摘要) 在数字时代人工智能AI的发展使得图像生成技术日益成熟特别是在建筑设计领域AI绘制的图像能够迅速并准确地呈现设计概念。然而这也带来了一些挑战尤其是如何验证一个图像是否为 AI 生成以及这些图像在几何逻辑上是否符合现实世界的物理和建筑规范。鉴于此开发一种能够准确识别并评估 AI 生成图像的方法变得尤为重要。 针对问题一从几何角度分析由MJ软件设计的建筑图片查找不符合逻辑的地方。本团队首先进行视觉检查对于每幅图片寻找比例失调结构问题。然后进行几何分析测量角度比例计算。基于视觉检查和几何分析的结果发现图123中均存在较多不合理的地方如下图1中的多处结构均不合理一侧窗户显示为拱形顶部而另一侧则是平顶这种差异在同一建筑的相同层面上是不常见的。图2中可以看出有多处影子但是仔细观察可以发现影子的形状方向等均不合理。图3中的烟囱其设计同样违反了常规建筑和结构原则。烟囱的形状和位置在视觉上显得不协调不符合实用性和安全性的标准。 针对问题二本团队开发了一个数学模型以评估图像是否可能由AI绘图软件生成。搜集多张真实图片并通过精心定义和提取真实图像与AI生成的图像特征如线条的直线度、角度的精确度和透视点的一致性纹理光照一致性等特征设立了一个详尽的评分系统。这些特征通过应用Canny边缘检测算法和霍夫变换进行量化从而准确识别和评估图像中的直线和角度。建立的打分机制基于透视偏差、结构违规、纹理一致性和光照一致性等关键参数最终得到AI生成图片的得分为97真实图片的得分为67.通过对AI生成和真实图像的详细比较分析发现AI生成的图像在光照和纹理处理上的表现通常较差而结构和透视点则显示出更高的偏差。通过实际图像与AI图像的对比深入了解两者在特征表现上的相似之处和差异。这种综合评分和分析方法为自动化图像来源验证提供了一个有效的技术途径。
问题重述 随着人工智能技术的飞速发展AI在各个领域的应用日益广泛其中AI绘画技术成为了近年来的一个热点。2023年AI绘画软件尤其是名为MidjourneyMJ的软件与聊天型AI工具ChatGPT一样成为了公众和媒体关注的焦点。AI绘画技术能够模仿人类设计师的风格和技巧自动生成与人类设计师作品风格相似的设计作品。这种技术在绘画、插画、平面设计等多个领域都显示出了巨大的应用潜力因为它不仅能够以较高的效率和精度完成设计任务还能够显著提升创作的质量。 然而随着AI 绘画技术的广泛应用也出现了一系列挑战和风险。特别是在美术设计类比赛中AI绘画技术的应用引发了关于评奖公平性的广泛讨论。问题在于一些由AI 设计的作品与人类设计师的作品在视觉上几乎没有区别使得评委难以判断作品的真正作者从而影响了比赛的公平性和结果的准确性。此外当参赛作品数量众多时确保评审过程的公正性和有效性变得更加困难。 鉴于这一背景数学建模比赛提出了一个紧密关联实际应用的问题如何建立一个合理的数学模型从简单的几何角度找出 AI 绘画中可能存在的不符合逻辑之处并评估一幅图片是否由AI 绘图软件生成的可能性。这个问题不仅涉及数学、计算机视觉和机器学习领域的知识还需要参赛者理解AI绘画技术的基本原理和应用场景。 通过解决这一问题参赛者将为识别和评估 AI 绘画作品提供新的思路和方法为确保艺术和设计类比赛的公平性贡献自己的力量。此外这也有助于进一步探索 AI 技术在创意设计领域的应用潜力及其带来的社会、伦理挑战。 问题要求 ➢ 从简单的几何角度是否可以找到 AI 绘画中不符合逻辑的地方 ➢ 请尝试建立数学模型对图片进行打分评估这幅图片是由 AI 绘图软件生成的可能性。
模型假设 假设一透视准确性的一致性 所有真实的建筑图片在透视方面都是准确的其透视线将准确汇聚于正确的消失点。任何与此相悖的表现都可以被视为AI生成图片的潜在标志。 假设二结构一致性的物理可行性 真实世界的建筑结构必须遵循物理和建筑规则如重力法则和力的均衡。AI生成的图像可能无视这些规则导致出现物理上不可行的结构。 假设三纹理和材料的逼真度 在真实的建筑图片中不同材质的纹理应该看起来自然并且过渡合理。AI生成的图像在纹理过渡和材料表现上可能表现出不自然或突兀的特征。 假设四光影一致性与环境匹配度 真实图片中的光影效果将与环境中的光源位置、强度和颜色相一致。AI生成图像可能在光线投射、阴影长度和方向上存在不一致性。 假设五比例和尺寸的准确性 真实建筑图片的建筑元素如门窗、柱子等其比例和尺寸与现实世界的建筑规范一致。AI生成的图像可能忽略这些比例规则产生比例失衡的结果。
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部分程序代码
image imread(1.jpg);
imshow(image); % 转换为灰度图像
grayImage rgb2gray(image); % 边缘检测
edges edge(grayImage, canny); % 显示边缘
figure;
imshow(edges);
title(Edge Detection); % Hough 变换检测直线
[H, theta, rho] hough(edges); % 显示标准 Hough 变换的结果
figure;
imshow(imadjust(rescale(H)), XData, theta, YData, rho, InitialMagnification,
fit);
xlabel(\theta (degrees)), ylabel(\rho);
axis on, axis normal, hold on;
colormap(gca,hot); % 查找 Hough 变换的峰值
peaks houghpeaks(H, 5, threshold, ceil(0.3 * max(H(:)))); % 超过 Hough 变换峰值的直线
lines houghlines(edges, theta, rho, peaks, FillGap, 5, MinLength, 7); % 显示原图及检测到的直线
figure, imshow(grayImage), hold on
max_len 0;
for k 1:length(lines) xy [lines(k).point1; lines(k).point2]; plot(xy(:,1),xy(:,2),LineWidth,2,Color,green); % 绘制开始点 plot(xy(1,1),xy(1,2),x,LineWidth,2,Color,yellow); % 绘制结束点 plot(xy(2,1),xy(2,2),x,LineWidth,2,Color,red);
end
hold off; % 读取图像
image imread(imgPath); % 显示图像
figure;
imshow(image);
title(Original Image); % 转换图像为灰度
grayImage rgb2gray(image); % 应用 Canny 边缘检测
edges edge(grayImage, canny); % 显示边缘检测结果
figure;
imshow(edges);
title(Canny Edge Detection); % 执行霍夫变换
[H, theta, rho] hough(edges); % 查找霍夫变换的峰值
peaks houghpeaks(H, 5, threshold, ceil(0.3*max(H(:)))); % 提取直线
lines houghlines(edges, theta, rho, peaks, FillGap, 20, MinLength, 40); % 显示原图及检测到的直线
figure, imshow(grayImage), hold on
for k 1:length(lines) xy [lines(k).point1; lines(k).point2]; plot(xy(:,1),xy(:,2),LineWidth,2,Color,green); % 标记线条端点 plot(xy(1,1),xy(1,2),x,LineWidth,2,Color,yellow); plot(xy(2,1),xy(2,2),x,LineWidth,2,Color,red);
end
title(Detected Lines);
hold off;% 定义Excel文件路径 files { D:\认证杯\ 真实图片1_Data.xlsx, D:\认证杯\ 真实图片2_Data.xlsx, D:\认证杯\真实图片3_Data.xlsx }; % 初始化空cell array来存储数据 allData {}; % 循环读取每个文件 for i 1:length(files) % 读取Excel文件 data readtable(files{i}); % 检查并显示数据的大小 disp([Data from , files{i}, :]); disp(size(data)); % 将数据存储在cell array中 allData{end1} data; end % 检查所有数据表是否具有相同的列数 numCols size(allData{1}, 2); consistent all(cellfun((x) size(x, 2) numCols, allData)); % 如果所有数据表列数一致则合并它们 if consistent mergedData vertcat(allData{:}); disp(All data tables have the same number of columns.); else error(Not all data tables have the same number of columns.); end % 显示合并后的数据的一些信息 disp(Merged data size:); disp(size(mergedData)); % 保存合并后的数据到新的Excel文件 writetable(mergedData, D:\认证杯\\Merged_Data.xlsx); disp(Merged data saved to D:\认证杯\\Merged_Data.xlsx);
end 全部论文请见下方“ 只会建模 QQ名片” 点击QQ名片即可
