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世界上第一張照片,被AI“修複”成了科幻片

文章來源: 愛範兒 於 2025-10-03 23:58:59 - 新聞取自各大新聞媒體,新聞內容並不代表本網立場!
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暴曬+ 瀝青 + 錫板 = 世界上第一張照片?

聽起來有些像是化學實驗,但這正是被學界普遍認可的世界上第一張照片——《勒格哈的窗外景色》的誕生方式,盡管具體年份仍有爭議,但也即將度過 200 歲的生日。

世界上第一張照片,被AI“修複”成了科幻片

照片的作者尼埃普斯站在自家二樓的工作室窗邊,架好鏡頭,對準庭院和遠處景色,連續曝光幾天,才在一塊拋光錫板上捕捉到這段模糊而珍貴的影像。

如今將近兩個世紀過去,這張照片卻意外成了 AI 的「整活素材」。



AI 修複世界上第一張照片,越修越離譜

腦洞大開的 Reddit 網友嚐試用 GPT-4o 等生成式 AI 工具「複原」這張曆史影像,在網友的搗鼓下,這張老照片,迎來了它意想不到的版本。

比如在這個版本中,《星球大戰》的帝國戰艦降落在尼埃普斯的家中,整個畫麵瞬間穿越成了科幻片。



霓虹迷霧彌漫,綠藍紫光交織的高樓林立,中心人物身披鬥篷、站在高台之上,背對鏡頭,隻能說,和 19 世紀的法國鄉村風景風馬牛不相及。



玩梗的網友沉浸在 AI 修圖藝術,已經不知天地為何物了。紅瓦屋頂統一配色、煙囪冒著蒸汽,路徑彎彎繞繞像糖漿流動,一下子從紀實風變成了動畫風。



再看這個版本,飛船沒了、光汙染也沒了,原圖開始包含左牆、右屋,以及中央斜坡結構。



相比 GPT-4o,《勒格哈的窗外景色》在 Flux 模型的複原中,被處理成了一座被遺棄的曆史遺址,屋頂隻剩下零星紅瓦,仿佛早已被風雨和時間掏空。



好在,也有神來一筆的時刻,由 OpenAI o3 模型修複的畫麵裏,熟悉的斜屋頂、塔樓、鄉村小窗和光照角度,與最初的尼埃普斯作品勉強有些關係。



看到這,你或許會認為 AI 修複這張老照片,狠狠刷了一波存在感,但這股熱鬧背後,其實也有不少穿幫的細節,最典型的,便是照片中央那塊模糊的三角形高亮區域,讓 AI 們集體翻車。

這張照片的複原版本早在 1952 年就已麵世。倫敦柯達實驗室在曆史學者赫爾穆特·格恩斯海姆的指導下,用底片對原圖略作修飾並公開發布,讓大眾第一次清晰看見照片原貌。

實際上,當中那塊三角形亮斑,並不是建築結構,而是庭院地麵在長時間曝光下,被陽光照射後留下的亮斑。圖像左右是莊園的建築牆麵,遠處依稀可見的則是一棵樹和農田的地平線。



看得出 AI 很努力,但顯然不太理解這種 19 世紀的拍照方式。

尼埃普斯用的感光材料,是把瀝青混合薰衣草油塗在錫板上,在窗邊放上幾天(也有一種說法是 8 小時),靠太陽一點點灼印出圖像。隻有陽光最強的部分,才會在板上留下痕跡。

從實際複原的渲染圖來看,上述大多數 AI 修圖的版本都與實際建築結構相差甚遠。



複原渲染圖 | Paulo Quartilho

1999 年,法國攝影學院 Spéos 的創始人皮埃爾-伊夫·馬黑,曾租下當年尼埃普斯用作實驗室的房間,並聯合法國科研團隊進行了實地考證,還為此專門拍了一支紀錄片。

有趣的是,他們發現,在 19 世紀末的一次房屋翻修中,為了好騰出空間加裝煙囪和壁爐,尼埃普斯的窗戶被整體左移了大約 70 厘米,馬黑團隊也從地板結構中找到了原窗的位置,並將屋內陳設完全還原到當年的狀態。



此外,尼埃普斯拍下《勒格哈的窗外景色》時,他並沒有「拍底片—翻印正片」這一流程,而是把感光層直接安裝在暗箱裏,讓光線在錫板上留下一次成像。

這就決定了相片天生是倒置影像,需要手動翻轉才能像我們習慣那樣正立過來。



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。遊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 修複古畫、還原黑白照片的新聞就已經屢見不鮮。隻是隨著 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。

當下的圖像修複,底層大多基於擴散模型。

其基本機製是分兩步走: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「複原」,最終生成一張看起來「無損」的圖像。

在實際圖像修複任務中,AI 隻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複內容風格統一,且兼顧效率與質量。

而有些模型,比如 SPIRE 這樣的語義控製框架,則會通過提示詞把修複方向「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製。

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 圖像修複能力的實驗結果。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「修複建議」,生成最終圖像。

結果卻是,好看是真的,但畫麵準確度就另當別論了。

GPT-4o 生成的圖片視覺衝擊力拉滿,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複原圖。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,那麽 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。



去年,Facebook 上廣為流傳著一張黑白老照片,配文寫著:「亨利·福特坐在他第一輛汽車福特四輪車中,攝於 1896 年。」結果對比曆史館藏,這照片完全不對。人物長相不符,車輛設計也錯,AI 圖中的車還有方向盤、穿模的手,堪稱 AI 幻覺的教科書案例。

類似的還有一張號稱萊特兄弟首次動力飛行的。畫麵中兩名年輕男子站在一架古董雙翼飛機前,表情神情自若。但對照曆史檔案,這同樣是張假照片。



更深一層的擔憂在於,這一切並不容易被察覺。

尤其是,生成式 AI 泛濫成災的當下,人們往往不會質疑一張看起來合理的曆史照片,尤其是在它配著權威文案,被數萬人轉發、點讚之後。

如同哲學家、社會學家讓·鮑德裏亞所提出的「擬像」理論:擬像將會吞噬現實。

現代社會中的圖像、廣告、媒體、AI 不斷製造和傳播看似真實的東西,讓人們失去對現實的判斷能力。大家開始相信圖像、相信標簽、相信故事,而不是去追問「這是真的嗎」。

也正因此,值得警惕的是,當我們提起世界第一張照片,引用的也許既不是原圖,而是出自某個 AI 模型 的「高仿」作品。甚至那時候,它修得對不對,沒人再會去查證。

所以說,下一次刷到百年前的人文瞬間,先別急著點讚,世界第一張照片或許還在博物館,而我們記住的那張,很有可能是 AI 瞎編的。

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世界上第一張照片,被AI“修複”成了科幻片

愛範兒 2025-10-03 23:58:59

暴曬+ 瀝青 + 錫板 = 世界上第一張照片?

聽起來有些像是化學實驗,但這正是被學界普遍認可的世界上第一張照片——《勒格哈的窗外景色》的誕生方式,盡管具體年份仍有爭議,但也即將度過 200 歲的生日。

世界上第一張照片,被AI“修複”成了科幻片

照片的作者尼埃普斯站在自家二樓的工作室窗邊,架好鏡頭,對準庭院和遠處景色,連續曝光幾天,才在一塊拋光錫板上捕捉到這段模糊而珍貴的影像。

如今將近兩個世紀過去,這張照片卻意外成了 AI 的「整活素材」。



AI 修複世界上第一張照片,越修越離譜

腦洞大開的 Reddit 網友嚐試用 GPT-4o 等生成式 AI 工具「複原」這張曆史影像,在網友的搗鼓下,這張老照片,迎來了它意想不到的版本。

比如在這個版本中,《星球大戰》的帝國戰艦降落在尼埃普斯的家中,整個畫麵瞬間穿越成了科幻片。



霓虹迷霧彌漫,綠藍紫光交織的高樓林立,中心人物身披鬥篷、站在高台之上,背對鏡頭,隻能說,和 19 世紀的法國鄉村風景風馬牛不相及。



玩梗的網友沉浸在 AI 修圖藝術,已經不知天地為何物了。紅瓦屋頂統一配色、煙囪冒著蒸汽,路徑彎彎繞繞像糖漿流動,一下子從紀實風變成了動畫風。



再看這個版本,飛船沒了、光汙染也沒了,原圖開始包含左牆、右屋,以及中央斜坡結構。



相比 GPT-4o,《勒格哈的窗外景色》在 Flux 模型的複原中,被處理成了一座被遺棄的曆史遺址,屋頂隻剩下零星紅瓦,仿佛早已被風雨和時間掏空。



好在,也有神來一筆的時刻,由 OpenAI o3 模型修複的畫麵裏,熟悉的斜屋頂、塔樓、鄉村小窗和光照角度,與最初的尼埃普斯作品勉強有些關係。



看到這,你或許會認為 AI 修複這張老照片,狠狠刷了一波存在感,但這股熱鬧背後,其實也有不少穿幫的細節,最典型的,便是照片中央那塊模糊的三角形高亮區域,讓 AI 們集體翻車。

這張照片的複原版本早在 1952 年就已麵世。倫敦柯達實驗室在曆史學者赫爾穆特·格恩斯海姆的指導下,用底片對原圖略作修飾並公開發布,讓大眾第一次清晰看見照片原貌。

實際上,當中那塊三角形亮斑,並不是建築結構,而是庭院地麵在長時間曝光下,被陽光照射後留下的亮斑。圖像左右是莊園的建築牆麵,遠處依稀可見的則是一棵樹和農田的地平線。



看得出 AI 很努力,但顯然不太理解這種 19 世紀的拍照方式。

尼埃普斯用的感光材料,是把瀝青混合薰衣草油塗在錫板上,在窗邊放上幾天(也有一種說法是 8 小時),靠太陽一點點灼印出圖像。隻有陽光最強的部分,才會在板上留下痕跡。

從實際複原的渲染圖來看,上述大多數 AI 修圖的版本都與實際建築結構相差甚遠。



複原渲染圖 | Paulo Quartilho

1999 年,法國攝影學院 Spéos 的創始人皮埃爾-伊夫·馬黑,曾租下當年尼埃普斯用作實驗室的房間,並聯合法國科研團隊進行了實地考證,還為此專門拍了一支紀錄片。

有趣的是,他們發現,在 19 世紀末的一次房屋翻修中,為了好騰出空間加裝煙囪和壁爐,尼埃普斯的窗戶被整體左移了大約 70 厘米,馬黑團隊也從地板結構中找到了原窗的位置,並將屋內陳設完全還原到當年的狀態。



此外,尼埃普斯拍下《勒格哈的窗外景色》時,他並沒有「拍底片—翻印正片」這一流程,而是把感光層直接安裝在暗箱裏,讓光線在錫板上留下一次成像。

這就決定了相片天生是倒置影像,需要手動翻轉才能像我們習慣那樣正立過來。



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。遊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 修複古畫、還原黑白照片的新聞就已經屢見不鮮。隻是隨著 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。

當下的圖像修複,底層大多基於擴散模型。

其基本機製是分兩步走: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「複原」,最終生成一張看起來「無損」的圖像。

在實際圖像修複任務中,AI 隻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複內容風格統一,且兼顧效率與質量。

而有些模型,比如 SPIRE 這樣的語義控製框架,則會通過提示詞把修複方向「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製。

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 圖像修複能力的實驗結果。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「修複建議」,生成最終圖像。

結果卻是,好看是真的,但畫麵準確度就另當別論了。

GPT-4o 生成的圖片視覺衝擊力拉滿,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複原圖。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,那麽 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。



去年,Facebook 上廣為流傳著一張黑白老照片,配文寫著:「亨利·福特坐在他第一輛汽車福特四輪車中,攝於 1896 年。」結果對比曆史館藏,這照片完全不對。人物長相不符,車輛設計也錯,AI 圖中的車還有方向盤、穿模的手,堪稱 AI 幻覺的教科書案例。

類似的還有一張號稱萊特兄弟首次動力飛行的。畫麵中兩名年輕男子站在一架古董雙翼飛機前,表情神情自若。但對照曆史檔案,這同樣是張假照片。



更深一層的擔憂在於,這一切並不容易被察覺。

尤其是,生成式 AI 泛濫成災的當下,人們往往不會質疑一張看起來合理的曆史照片,尤其是在它配著權威文案,被數萬人轉發、點讚之後。

如同哲學家、社會學家讓·鮑德裏亞所提出的「擬像」理論:擬像將會吞噬現實。

現代社會中的圖像、廣告、媒體、AI 不斷製造和傳播看似真實的東西,讓人們失去對現實的判斷能力。大家開始相信圖像、相信標簽、相信故事,而不是去追問「這是真的嗎」。

也正因此,值得警惕的是,當我們提起世界第一張照片,引用的也許既不是原圖,而是出自某個 AI 模型 的「高仿」作品。甚至那時候,它修得對不對,沒人再會去查證。

所以說,下一次刷到百年前的人文瞬間,先別急著點讚,世界第一張照片或許還在博物館,而我們記住的那張,很有可能是 AI 瞎編的。