惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

博客园 - 三生石上(FineUI控件)
U
Unit 42
人人都是产品经理
人人都是产品经理
罗磊的独立博客
Recent Announcements
Recent Announcements
云风的 BLOG
云风的 BLOG
aimingoo的专栏
aimingoo的专栏
T
Tailwind CSS Blog
GbyAI
GbyAI
Blog — PlanetScale
Blog — PlanetScale
I
InfoQ
Last Week in AI
Last Week in AI
宝玉的分享
宝玉的分享
B
Blog RSS Feed
WordPress大学
WordPress大学
腾讯CDC
H
Help Net Security
博客园 - Franky
博客园 - 【当耐特】
博客园 - 聂微东
Stack Overflow Blog
Stack Overflow Blog
B
Blog
Vercel News
Vercel News
博客园 - 司徒正美

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Шесть основ бизнес-анализа: начинаем с вопроса «Кто в игре?» Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Опыт разработчика как экономика внимания
Вы никогда не угадаете, какое животное настоящее
Aleks · 2026-06-16 · via Все публикации подряд на Хабре

Если вам кажется, что отличить реальное фото животного от ИИ, довольно просто — попробуйте (не)пройти этот тест. Достаточно присмотреться: гладкая шерсть, идеальная композиция, неестественный взгляд — значит, нейросеть. По крайней мере, так думают многие.

Мы подготовили 5 пар изображений животных. В каждой задаче одна картинка — настоящая, другая — результат работы ИИ.

Спойлер: мы закинули этот тест нейросети и попросили ее объяснить свой выбор. Она уверенно аргументировала каждый ответ — и не угадала ни один. Посмотрим, получится ли у вас лучше.

Задача 1: Красная панда

Скрытый текст

Ответ: ИИ справа

Красные панды часто встают на задние лапы — так они осматриваются, тянутся за едой или пытаются казаться больше. Так что поза животного на левом фото не является признаком ИИ. Стоит присмотреться к обстановке на правом фото: в частности, ветка, на которой сидит панда, и фон выглядят слегка идеализированно, очень гладко и ровно. Также смешались коготки на передних лапах.

Задача 2: Померанский шпиц

Скрытый текст

Ответ: ИИ слева

На левой фотографии шерсть выглядит более однородной по всему телу, там меньше случайных выбившихся волосков. Также текстуры шерсти сглажены на всех участках тела животного. Ни один из этих признаков сам по себе ничего не доказывает. Они лишь слегка повышают вероятность того, что изображение сгенерировано.

Задача 3: Капибара

Скрытый текст

Ответ: ИИ слева

Часто зрители начинают оценивать качество фотографии: свет, композицию, резкость. Но качество снимка не связано с происхождением изображения. Реальная фотография может выглядеть хуже генерации, а генерация — лучше профессионального фото. 

Задача 4: Котенок

Скрытый текст

Ответ: ИИ справа

Тут нам нечего добавить. Отличить ИИ нереально!

Задача 5: Кролик

Скрытый текст

Ответ: ИИ справа

Что бросается в глаза: граница между шерстью и цветами выглядит не совсем естественно — как будто цветок просто присоединили к голове, а не надели его. 

Хотите сами создавать такие картинки через нейросеть?

В SpeShu.AI можно генерировать изображения, тестировать разные ИИ-модели и сравнивать, какая лучше справляется с реалистичной генерацией предметов, портретов, постеров и визуала для контента. Не нужно включать VPN и искать зарубежные карты для оплаты подписки — мы все предусмотрели. 

Для читателей есть промокод HABRTSNIS15. Введите его, чтобы получить дополнительные 15% на счет агрегатора и протестировать нейросети на своих картинках.

Также у SpeShu есть сообщество креаторов в Telegram. Там можно показывать свои работы, визуалы, делиться промптами, получать обратную связь, смотреть работы других авторов и находить людей для нетворкинга.