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好久没有露面的刘强东，最近跑去送了外卖，被人给抓拍到了：
而且还和“兄弟”王兴一起自拍：
前两天还在上演激烈的商战，突然大和解了么。。
别误会，第二张照片是网友用GPT-4o生成的。
不止如此，还有陈奕迅和谢霆锋的偶遇：
成龙和施瓦辛格的偶遇：
还有油管超级网红“甲亢哥”爬长城的自拍：
这些照片全是AI生成的。。。而且在各大平台上已经泛滥。毫不夸张地说，这些AI照片已经到了真假难辨的程度了。
这就是最近全网非常火的“意外风”照片。
这种玩法最开始来自reddit上的一个帖子，有一个网友发了一张“再日常不过”的照片。
这张平平无奇的照片，就是用GPT生成的。
和以往的AI照片不同，这些照片主打一个“不经意”和“瑕疵”。
比如reddit上这张图，缺乏主题，没有焦点，运动模糊，曝光不准确，被拍摄的物体也是充满了各种“瑕疵”，地面不整洁，有各种污渍，磨损，甚至连车都是一辆普通的家用车。
Reddit上有一个网友说得好：
那这种不完美的“真实”照片是怎么生成的呢？
核心是反向提示词。
这是之前的惯用的提示词——
阳光照耀下，一位穿着复古白色连衣裙的年轻女子站在樱花树下，微笑看向镜头，背景是浅粉色花海，清晨柔光，照片风格，4K高清
总之提示词描述地越细致、越详细，效果越逼真。
与之前“完美”的提示词不一样，反向提示词主打就是描述不完美，比如
“平凡无奇，随手一拍，曝光过度，构图混乱，平庸，没有特点”
比如生成一张马云和马斯克在大雁塔前的自拍的提示词：
请画一张极其平凡无奇的iPhone自拍照，没有明确的主体或构图感，就像是随手一拍的快照。照片略带运动模糊，阳光或店内灯光不均导致轻微曝光过度。角度尴尬、构图混乱，整体呈现出一种刻意的平庸感-就像是从口袋里拿手机时不小心拍到的一张自拍。主角是[马云和马斯克]，[晚上]，旁边是[西安大雁塔]。
只需要替换[]内的对应内容，就可以生成你想要的内容。
如果想和大佬合照，上传一张你自己的照片，并使用如下提示词：
请画一张极其平凡无奇的iPhone自拍照，没有明确的主体或构图感，就像是随手一拍的快照。照片略带运动模糊，阳光或店内灯光不均导致轻微曝光过度。角度尴尬、构图混乱，整体呈现出一种刻意的平庸感-就像是从口袋里拿手机时不小心拍到的一张自拍。主角是[XX和马斯克，马斯克表现得比较高兴]，[晚上]，旁边是[上海外滩]。
这是小瑶和世界首富马斯克的合影——
如果你不想自拍，只是想要一张足够以假乱真的普通照片，可以用下面的提示词模板：
这是一张极其普通、毫无特色的iPhone照片，看不出明确的主题或构图——就像是随手一拍的快照。画面中可能[包含一段人行道、一辆停着的车的车角、背景里的绿篱，或其他杂乱的元素]。照片有些轻微的运动模糊，阳光不均导致曝光略微过度。拍摄角度显得尴尬，几乎没有构图可言，整体效果平平无奇——就像是不小心从口袋里掏手机时误按快门拍下的一张照片。
方括号中内容就是你想要表达的主题。
这是我用这一段提示词的效果：
先把这张照片让o3给判断一下：
（GPT-4o生成，提示词：马云和马斯克，晚上在西安大雁塔旁边的自拍）
o3的答案：这是假的！
能证明o3有能力分辨一般的AI照片。
接着，我把这张图问了o3是真是假？
o3从纯视觉角度已经分辨不出真假了。。。。
我又用几张图试了试，同样的效果：
虽然o3对这些照片分析很细致，但是o3统一认为都是真实的图片。
那么用Gemini2.5Pro呢？
Gemini2.5Pro判断对了。
但是它的判断逻辑是根据公开信息，图片的两位主人公没有共同游览西安的报道。
而从图片本身的视觉信息上，没有给出任何确定性的结论。可以认为照片的真实程度已经超过了Gemini2.5Pro的判断能力。
这套“反向提示词”模板生成的不完美照片，其真实程度超出了当前最顶级的图像模型的判断能力。
Reddit上的网友普遍表示：
除了感慨图形过于逼真之外，还有些网友已经开始动起了歪脑筋。
比如通过编辑照片，放大汽车事故严重性，骗取保险：
还有这样子的：
技术的提升永远都是双刃剑，这种矛和盾的交锋肯定还会继续。
当“瑕疵”都能被完美伪造时，“眼见为实”这四个字，还剩多少分量？
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