Wykorzystaj ChatGPT do odwrotnego wyszukiwania lokalizacji na zdjęciach

W dzisiejszym cyfrowym krajobrazie odwrotne wyszukiwanie lokalizacji przy użyciu ChatGPT zyskuje na popularności, szczególnie na platformach mediów społecznościowych. Wprowadzenie zaawansowanych modeli OpenAI, mianowicie o3 i o4-mini, przekształciło ten proces, umożliwiając użytkownikom wykorzystanie zaawansowanych możliwości AI do analizowania obrazów pod kątem wskazówek dotyczących lokalizacji. Modele te wyróżniają się zrozumieniem wizualnym, umożliwiając wywnioskowanie kontekstu geograficznego zdjęcia.

Jeśli chcesz dowiedzieć się, jak skutecznie używać ChatGPT do odwrotnego wyszukiwania lokalizacji na podstawie zdjęć, ten kompleksowy przewodnik przeprowadzi Cię przez poszczególne kroki.

Odwrotne wyszukiwanie lokalizacji za pomocą ChatGPT: przewodnik krok po kroku

Podczas gdy model o3 jest dostępny wyłącznie dla abonentów ChatGPT Plus, użytkownicy bezpłatni mogą uzyskać dostęp do modelu o4-mini ze szczególnymi ograniczeniami dotyczącymi monitów. Jeśli korzystasz z planu Plus, wybierz żądany model z menu wyboru w lewym górnym rogu. Użytkownicy bezpłatni mogą aktywować model o4-mini, przełączając przycisk Reason pod interfejsem czatu.

Aby rozpocząć odwrotne wyszukiwanie lokalizacji, kliknij ikonę Prześlij pliki i więcej, aby przesłać interesujące zdjęcie. Po przesłaniu zaangażuj sztuczną inteligencję, pytając: „Zeskanuj to zdjęcie i powiedz mi, gdzie zostało zrobione”.Z naszego doświadczenia wynika, że takie sformułowanie zwykle wywołuje najdokładniejszą analizę i szczegółową odpowiedź, określając nie tylko lokalizację, ale także kontekst, w którym zdjęcie zostało zrobione.

dodawanie zdjęcia w ChatGPT do skanowania

Odkrywamy, jak ChatGPT określa lokalizacje na zdjęciach

Ważne jest, aby wyjaśnić, że ChatGPT nie opiera się na metadanych zdjęcia w swoich domysłach dotyczących lokalizacji. Zamiast tego analizuje elementy wizualne, szukając rozpoznawalnych punktów orientacyjnych, unikalnych znaków, wzorów i wszelkich potencjalnych wskazówek osadzonych w zdjęciu. Gdy nie ma wyraźnych wskaźników, model może wywnioskować możliwe lokalizacje, obserwując style architektoniczne, rodzaje roślinności, kompozycje materiałów, a nawet wskazówki językowe odzwierciedlone w obrazie.

Rozumowanie ChatGPT w celu odgadnięcia lokalizacji zdjęcia

Aby skutecznie analizować zdjęcie, ChatGPT stosuje wiele technik, takich jak przycinanie, inwersja kolorów i inne strategie manipulacji obrazem. Zauważyliśmy, że często przycina znaczące obszary zdjęcia, a następnie stosuje różne narzędzia, aby odkryć subtelne, ukryte szczegóły. Ponadto przeprowadza równoległe wyszukiwania online dla każdego przyciętego segmentu, aby dopasować elementy wizualne do znanych cech geograficznych.

Ocena dokładności informacji o lokalizacji ChatGPT

ChatGPT wykazuje imponującą dokładność w identyfikowaniu lokalizacji o rozpoznawalnych i unikalnych cechach. Jednak wyzwanie pojawia się, gdy próbujemy zlokalizować obszary z minimalną liczbą wskazówek. Poprzez liczne testy obejmujące niewyraźne lokalizacje i wspólne cechy, model często miał trudności z dostarczeniem precyzyjnych wyników. Co intrygujące, często sugerował lokalizacje, które znajdowały się blisko siebie — zazwyczaj w tym samym stanie lub kraju — wykazując solidne zrozumienie krajobrazów geograficznych.

Poniżej znajdziesz przykłady obrazujące działanie odwrotnego wyszukiwania lokalizacji w przypadku różnych typów zdjęć:

Test 1: Obraz wyraźnej lokalizacji z wyraźnymi wskaźnikami

W jednym teście przesłaliśmy zdjęcie Altgeld Hall na University of Illinois. ChatGPT dokładnie wskazał lokalizację, częściowo dzięki rozpoznawalnej obecności posągu Alma Mater, podając szczegółowe informacje o tym, gdzie zrobiono zdjęcie i gdzie znajdował się fotograf.

ChatGPT poprawnie odgadł lokalizację Clock Tower Plaza Kansas

Test 2: Obraz zawierający wspólne cechy i pozbawiony unikalnych wskaźników

W drugim teście udostępniliśmy zdjęcie zrobione w Clock Tower Plaza w Downtown Overland Park w stanie Kansas. ChatGPT poświęcił ponad 5 minut na analizę obrazu, odwołując się do 14 źródeł w całym rozumowaniu. Jego analiza była imponująca, ponieważ dekonstruował obraz komponent po komponencie i przeprowadzał wyszukiwania online w celu znalezienia potencjalnych dopasowań.

Niestety, pomimo obszernej analizy, model błędnie zidentyfikował go jako Clock Tower Plaza w North Aurora, Illinois. Po podaniu wskazówki, że lokalizacja znajduje się w Kansas, ChatGPT natychmiast się poprawił i zidentyfikował właściwe miejsce.

ChatGPT zgaduje lokalizację Clock Tower Plaza Kansas

Podsumowując, chociaż odwrotne wyszukiwanie lokalizacji ChatGPT nie jest bezbłędne, skutecznie zawęża lokalizacje na podstawie przedstawionych krajobrazów. Aby zwiększyć dokładność, rozważ podanie wskazówek, które już posiadasz na temat obrazu, ponieważ pomaga to modelowi w doprecyzowaniu parametrów wyszukiwania. Jak wykazano, podanie stanu znacznie poprawiło wynik wyszukiwania.

Warto zauważyć, że wcześniejsze wersje ChatGPT również próbowały identyfikować lokalizacje, choć z mniejszą precyzją. Ostatnie aktualizacje pokazujące lepsze zrozumienie danych wizualnych zwiększyły możliwości modelu, czyniąc odwrotne wyszukiwanie lokalizacji fascynującą funkcją do zbadania. Jeśli ta funkcja wydała Ci się intrygująca, możesz również docenić naukę o tym, jak działa odwrotne wyszukiwanie obrazów.

Często zadawane pytania

1. W jaki sposób ChatGPT analizuje obrazy pod kątem wykrywania lokalizacji?

ChatGPT sprawdza elementy wizualne w obrazie, takie jak punkty orientacyjne, znaki i projekty budynków, zamiast polegać na metadanych. Używa zaawansowanych technik, takich jak przycinanie i wyszukiwanie online, aby wywnioskować możliwe lokalizacje.

2. Czy mogę uzyskać dostęp do modelu o4-mini bez subskrypcji ChatGPT Plus?

Tak, model o4-mini jest dostępny dla użytkowników bezpłatnych, choć z pewnymi ograniczeniami. Możesz go włączyć, klikając przycisk Reason znajdujący się poniżej obszaru wprowadzania czatu.

3. Co mogę zrobić, aby zwiększyć dokładność odwrotnego wyszukiwania lokalizacji?

Aby zwiększyć precyzję wyników wyszukiwania, podaj kontekstowe wskazówki, które możesz już mieć na temat lokalizacji, takie jak stan lub godne uwagi punkty orientacyjne. Pomaga to modelowi skutecznie zawęzić analizę.