生成式模型是否能够伪造真实的身份证件？

生成式图像模型最近在图像真实性方面取得了显著进展，这引发了公众对其潜在被用于证件伪造的担忧。本文探讨了当代开源且公开可访问的扩散式生成模型是否能够产生能够真实穿透人类或自动验证系统的身份证件伪造物。我们评估了文本到图像和图像到图像生成管道，使用包括 Stable Diffusion、Qwen、Flux、Nano-Banana 等多个公开可获取的生成模型家族。研究结果表明，虽然当前的生成模型可以模拟表面级的证件美学，但无法再现结构和 Forensic 真实性。因此，生成式身份证件深度伪造物实现 Forensic 级真实性的风险可能被高估，这强调了机器学习从业者与证件 Forensic 专家在现实风险评估方面的合作的重要性。