Почему модели генеративного ИИ часто допускают ошибки в отображении человеческих лиц?

Несколько причин, по которым модели генеративного ИИ часто допускают ошибки в отображении человеческих лиц:

• Недостаточное обучение. hi-tech.mail.ru Нейросети предоставляют не так много данных, благодаря которым они могли бы создать точное изображение по запросу. hi-tech.mail.ru
• Сложность прорисовки сложных деталей. hi-tech.mail.ru Например, человеческого лица и рук. hi-tech.mail.ru Нейросети легко распознают простые формы: голову, глаза, уши, руки, ноги. hi-tech.mail.ru Но человеческие пальцы на фотографиях, на которых учатся нейросети, всегда согнуты в разных положениях, поэтому сформировать их точный «цифровой слепок» невозможно. hi-tech.mail.ru
• Технические ограничения архитектуры. dzen.ru У модели есть определённое количество слоёв, нейронов и весов, которые ограничивают её способность к анализу и синтезу информации. dzen.ru
• Ограниченность в проверке данных. dzen.ru Модели ИИ, как правило, не умеют проверять правдивость информации и полагаются на вероятностные вычисления. dzen.ru Это означает, что иногда они «угадывают» ответ. dzen.ru
• Предвзятость данных. dzen.ru Модель, обученная на искажённых или однотипных данных, начинает делать предвзятые выводы. dzen.ru Например, если в обучающем наборе меньше изображений определённых этнических групп, модель может ошибаться при обработке подобных изображений. dzen.ru