给老照片上色这件小事，撕开了AI图像编辑的遮羞布

该图片可能由AI生成

1927年索尔维会议的合影，是物理学史上最著名的一张照片。爱因斯坦、薛定谔、德布罗意……一群改变世界的人挤在同一个画面里。有人拿这张黑白照片做了个简单测试：让当下排名最高的几个AI图像模型给它上色。

结果很有意思，也很残酷。

该图片可能由AI生成

排名第一的GPT图像模型交出的答卷最离谱。它不是在“上色”，而是在“重新画人”。爱因斯坦的脸被改了，背景的树枝被捏造了，好几个人的五官完全对不上原图。有人评论说，这哪是修复，这是AI在用自己的想象力替代历史。更荒唐的是，当你只喂给它裁剪后的小图，它反而表现正常。一旦画面里人多、细节密，它就开始胡编乱造。这说明问题不在于它“不想做好”，而是它在处理复杂场景时根本hold不住。

有人替OpenAI辩护，说这是故意的防深伪措施。系统提示词里确实写了：生成公众人物图像时，要让他们“看起来像但不能是本人”。但反驳也很有力：你用自己的照片测试，脸一样会被改得似是而非。而且脸越小、越偏离画面中心，失真越严重。这更像是模型能力的天花板，而非刻意为之的安全策略。把缺陷包装成功能，是科技公司最古老的话术之一。

真正让人眼前一亮的是Seedream。它的上色效果看起来像早期手工着色的老照片，带着一种克制的、泛黄的质感。有人嫌它“只是加了个黄色滤镜”，但仔细看，它几乎没有篡改任何一张脸。原图是模糊的，它就保留模糊；原图有颗粒感，它就不强行锐化。在所有模型里，它对原始信息的尊重程度最高。Gemini表现也不错，细节丰富，色彩自然，但它给一个本来没戴眼镜的人加了副眼镜。

这个测试揭示了一个被忽视的问题：当AI“修复”一张照片时，它填充的不是丢失的真实信息，而是训练数据里的统计平均值。皮肤变得更光滑，五官变得更对称，一切都在向某种算法认定的“正常”靠拢。修复即篡改，增强即抹杀。每一个被AI“改善”的像素，都是对真实个体的一次微小覆写。

所以最忠实的AI，反而是那个看起来最“没本事”的。不添加自己没有的信息，不用想象力填补空白，承认自己不知道原图的颜色到底是什么，只做最保守的推测。在一个所有模型都急于展示自己多能干的时代，克制本身就是一种稀缺的能力。

排行榜上的分数告诉你谁最受欢迎，但没告诉你谁最诚实。对于图像编辑来说，不胡说八道，比说得漂亮重要得多。

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