Bezpłatnie Bez konta, 50 sprawdzeń dziennie

Best AI Image Detector

Dowiedz się w kilka sekund, czy zdjęcie zostało wygenerowane lub edytowane przez AI, korzystając z wyniku w skali 0-100 oraz mapy obszarów, które go wywołały.

Upuść obrazy tutaj

lub kliknij, aby wybrać — jeden plik lub całą serię

Wybierz obrazy
JPG · PNG · WEBP · AVIF · HEIC · GIF · BMP · TIFF

Wklej bezpośredni link do obrazu lub publicznej strony — wpisu na blogu, ogłoszenia, strony produktu — a narzędzie zbierze obrazy, które serwer pozwala odczytać Twojej przeglądarce.

Maksymalnie 25 obrazów naraz, po 60 MB każdy, 50 dziennie.

Bez rejestracji Twoje pliki pozostają w przeglądarce Wyniki w około 4 sekundy
Trzy kroki

Jak sprawdzić, czy obraz został wygenerowany przez AI

Upuść zdjęcie lub wklej link, aby wykryć obrazy wygenerowane przez AI w około cztery sekundy. Bezpłatny wykrywacz obrazów AI zwraca wynik w skali 0-100, prosty werdykt oraz mapę regionów, które go wywołały. Obsługiwane są formaty JPG, PNG, WebP, AVIF, HEIC, GIF, TIFF i BMP, a żadne dane nie opuszczają Twojego urządzenia.

Krok 1Wgraj lub wklej obraz

Przeciągnij plik, kliknij, aby przeglądać, lub wklej link do obrazu albo strony publicznej. Obsługiwane są formaty JPG, PNG, WebP, AVIF, HEIC, GIF, TIFF i BMP o rozmiarze do 60 MB na plik.

Krok 2Poczekaj na zakończenie analizy

Analiza zajmuje około czterech sekund na typowym laptopie. Cały proces odbywa się w karcie przeglądarki, więc wybrany plik nigdy nie jest przesyłany na serwer, a po zamknięciu strony nic nie zostaje zapisane.

Krok 3Przeczytaj wynik

Otrzymujesz werdykt, prawdopodobieństwo w skali 0–100, przedział, w którym się ono znajduje, podsumowanie każdego sygnału, który się do tego przyczynił, oraz mapę regionów pokazującą, które części kadru zawierały dany sygnał.

W praktyce

Sprawdzenia, które ludzie wykonują jako pierwsze

Trzy sytuacje obejmują większość obrazów wrzucanych do tego narzędzia. Każda z nich wymaga innej części wyniku: oceny całego kadru, pojedynczego wyróżnionego regionu lub leżących u podstaw dowodów z pliku.

Sprawdzaj zdjęcia produktów i z platform handlowych Wygenerowane zdjęcie produktu sprzedaje rzecz, której nikt nie zbudował. Wysoki wynik dla całego kadru na zdjęciu oferty to najtańsze ostrzeżenie, jakie otrzymasz przed przepływem pieniędzy.
Zweryfikuj dokumenty i obrazy tożsamości Karta może być prawdziwa, a twarz podmieniona. Kiedy jeden kafelek ma wysoki wynik, a wszystkie pozostałe pozostają niskie, mapa regionów wskazuje, gdzie należy szukać.
Wykrywaj fałszywe paragony i dowody wpłaty Roszczenia kosztowe i spory dotyczące zwrotów docierają teraz z paragonami, które nigdy nie zostały wydrukowane. Zmienione kwoty pozostawiają lokalny sygnał, nawet gdy papier dobrze wygląda na zdjęciu.
Co wykrywa

W pełni wygenerowane, częściowo edytowane lub faktycznie sfotografowane

Większość narzędzi do sprawdzania daje jedną liczbę i pozostawia Cię w domysłach. To narzędzie rozdziela trzy przypadki, które faktycznie mają znaczenie, ponieważ oznaczają zupełnie co innego.

Wygenerowane przez AI
94 typowy wynik

Stworzone przez model

Syntetyczna tekstura odczytuje się spójnie w całej klatce. Typowe dla obrazu, który wyszedł bezpośrednio z generatora.

Edytowane przez AI
61 typowy wynik

Prawdziwe zdjęcie, fałszywy element

Jeden obszar świeci, podczas gdy reszta pozostaje czysta: podmienione tło, w wklejony obiekt, generatywne wypełnienie lub wymazany detal.

Brak sygnału AI
08 typowy wynik

Wygląda na faktycznie sfotografowane

Nic w pikselach ani w pliku nie wskazuje na model. Każdy region pozostaje niski, a wynik utrzymuje się na dole skali.

Odczytywanie wyniku

Co oznacza wynik i jak pewne jest narzędzie

Narzędzie podaje prawdopodobieństwo, nigdy jednoznaczne „tak” lub „nie”. Detektor, który twierdzi „AI” bez żadnej liczby, ukrywa, jak blisko granicy była decyzja, a różnica między 66 a 96 to różnica między ponownym spojrzeniem a czymś, na czym można polegać.

Skala dzieli się na pięć stałych przedziałów, a linia decyzyjna przebiega na poziomie 65. Wynik 72 dzisiaj oznacza to samo, co 72 w zeszłym miesiącu.

Pięć przedziałów pewności i co zrobić z każdym z nich
Wynik Przedział Co to oznacza Co zrobić dalej
0 – 20 Brak sygnału AI Nic w pikselach nie wskazuje na model generatywny. Wygląda jak autentyczne ujęcie. Mimo to sprawdź kontekst.
20 – 45 Prawdopodobnie prawdziwe Niski sygnał syntetyczny. W tym przedziale znajdują się również lekka edycja i kompresja. Traktuj jako prawdziwe, chyba że coś innego temu przeczy.
45 – 65 Niejednoznaczne Niepewny środek. Trafiają tu zrzuty ekranu, powiększone obrazy (upscaling) i filtry. Nie traktuj wyniku jako dowodu w żadną stronę.
65 – 90 Prawdopodobnie AI Powyżej linii decyzyjnej, ale na tyle blisko, że silna zmiana rozmiaru mogłaby to zmienić. Zweryfikuj w drugim źródle, zanim podejmiesz działanie.
90 – 100 Wygenerowane przez AI Silny sygnał rozproszony po całym kadrze. Traktuj jako syntetyczne.

Pod wynikiem znajduje się lista sygnałów: wszystkie dowody, które miały wpływ na ocenę. Zawsze wyświetlany jest wynik dla całego kadru, odczyt dla konkretnego regionu, gdy obraz jest na tyle duży, że można go podzielić, oraz poświadczenia zawartości (Content Credentials), jeśli plik je zawiera.

Mapa regionów to miejsce, w którym wynik można zweryfikować. Każdykafelek jest oceniany osobno, dzięki czemu widać, czy sygnał pokrywa kadr równomiernie, czy skupia się w jednym rogu.

Funkcje

Stworzone, by budzić zaufanie, a nie tylko działać

Każda część wyniku jest wyjaśniona, oparta na źródłach i uczciwa co do swoich ograniczeń. Na tym polega różnica między detektorem obrazów AI, na który można się powołać, a takim, któremu trzeba wierzyć na słowo.

Mapa cieplna regionów

Zobacz dokładnie, gdzie znajduje się syntetyczny sygnał. Przesuń nakładkę lub przełącz się na wyniki dla poszczególnych kafelków, aby odczytać wartości bezpośrednio.

Sprawdzanie wsadowe

Kolejkuj do 25 obrazów jednocześnie. Każda karta pokazuje wynik w skali do 100 oraz werdykt; otwórz dowolną z nich, aby zobaczyć pełną szczegółową analizę.

Działa z linkami do obrazów

Wklej obraz lub stronę publiczną i wybierz spośród zawartych na niej obrazów. Jeśli serwer blokuje dostęp z przeglądarki, zapisz obraz i dodaj plik bezpośrednio.

Prywatne domyślnie

Wybrane przez Ciebie pliki są odczytywane i oceniane w Twojej własnej przeglądarce. Nigdy nie są przesyłane, przechowywane, kolejkowane ani logowane w żadnym miejscu.

Dowody, którymi możesz się podzielić

Skopiuj pisemne podsumowanie lub pobierz pełny raport JSON zawierający wynik, wartość każdego regionu oraz uzasadnienie stojące za werdyktem.

Kalibrowane, a nie zgadywane

Wyniki odpowiadają publikowanym przedziałom z określoną linią decyzyjną, dzięki czemu 72 zawsze oznacza to samo, a ograniczenia są jawne, a nie ukryte.

Raporty możliwe do udostępnienia

Wyślij wynik do klienta lub współpracownika w formie linku. Analiza przesyła się wraz z samym linkiem, dzięki czemu zdjęcie nigdy nie jest wysyłane, a osoba je otwierająca widzi uzasadnienie, a nie Twój plik.

Krótka wersja

Co tak naprawdę robi wykrywacz obrazów AI

Best AI Image Detector to narzędzie, które odczytuje piksele zdjęcia i szacuje prawdopodobieństwo, że zostało ono stworzone przez model generatywny. Analizuje ono statystyczną teksturę samego obrazu, a nie metadane pliku, a następnie zwraca prawdopodobieństwo, przedział pewności oraz dowody przemawiające za taką oceną.

Twoje oczy przestały być niezawodnym testerem około 2024 roku. Oznaki, których uczono ludzi szukać – sześciofalcowe dłonie, rozmyty tekst, szklista skóra – to te, które najnowsze modele naprawiły jako pierwsze.

Dlatego ten wykrywacz obrazów AI działa poniżej poziomu widocznego dla oka. Model wytrenowany na milionach prawdziwych i wygenerowanych klatek odczytuje, jak każdy piksel układa się względem swoich sąsiadów, a ta relacja różni się między matrycą aparatu a modelem diffusion w sposób, który przetrwa wykonanie zrzutu ekranu. Usunięty blok EXIF nie powoduje, że narzędzie staje się ślepe.

0–100Wynik pewności
25Obrazów w paczce
9Zmapowane obszary
0Plików wysłanych na serwer
Trudne przypadki

Trudne obrazy, które inne detektory pomijają

W pełni wygenerowane zdjęcia to najprostszy przypadek. Prawie każdy checker obrazów AI wykryje czysty render z Midjourney prosto z generatora. Problemy zaczynają się przy kadrach mieszanych, plikach po ponownej kompresji oraz zdjęciach, które od momentu powstania przeszły przez cztery platformy.

The same headline score can come from a wholly generated image or from a real photograph with one object added. Only the tile breakdown separates them.

Prawdziwe zdjęcia z edycją AI

Dodany obiekt, usunięta osoba, podmienione tło. Tylko część kadru jest syntetyczna, więc wynik dla całego obrazu rozmywa fałszywy region wśród prawdziwych pikseli wokół niego.

Zdjęcia przeskalowane i retuszowane przez AI

Ujęcie było prawdziwe. Detale – nie. Narzędzia do upscalingu i modele retuszu wymyślają teksturę porów, pasma włosów i splot tkaniny, których nie zarejestrowała żadna matryca, co podnosi autentyczną fotografię w górę skali.

Zrzuty ekranu i ponowne wrzuty

Każda platforma ponownie koduje to, co publikujesz, i odrzuca dane pliku. Sprawdzanie metadanych tam nie działa. Sygnał w pikselach ulega degradacji, ale przetrwa, dlatego to narzędzie analizuje kadr, a nie nagłówek.

Wymiana twarzy i syntetyczne portrety

Prawdziwe ciało z wygenerowaną twarzą lub twarz należąca do nikogo. Podmieniony region uzyskuje wynik znacznie wyższy niż reszta kadru, więc pojawia się jako jeden gorący punkt, a nie równomierna warstwa.

Sztuka stylizowana, anime i ilustracja

Niepowiązany z fotografią nie oznacza nieprawdziwy, a pomylenie tych dwóch pojęć jest początkiem fałszywych oskarżeń. Ręcznie stworzona ilustracja również nie ma szumu matrycy, dlatego detektor sztucznej sztuki musi oceniać wzorzec, a nie styl.

Zdjęcia edytowane w celu uniknięcia wykrycia

Nałożony szum, skumulowane filtry, plik zapisany kilkanaście razy. Edycje, które ukrywają ślady generatora, jednocześnie widocznie niszczą zdjęcie, a duże uszkodzenia przesuwają wynik do strefy niejednoznacznej.

Dokładność

Jak dokładny jest detektor AI

W zestawieniu testowym model osiąga 91,3% zbalansowanej dokładności dla czystych obrazów. Po ponownym zakodowaniu tych samych obrazów jako JPEG o jakości 60 wartość ta wynosi 87,3%. Po spadku do jakości 40 jest to 84,6%. Zbalansowana dokładność oznacza, że obrazy prawdziwe i wygenerowane są traktowane jednakowo, więc wynik nie jest sztucznie zawyżony przez nierówny zestaw testowy.

Te liczby pochodzą z opublikowanego benchmarku modelu, a nie z testu wewnętrznego. Opisują one ścieżkę pikseli dla tego zbioru danych, a Twój obraz nie jest tym zbiorem danych.

Co obniża niezawodność

  • Bardzo małe obrazy oraz wszystko poniżej 576 pikseli na krótszym boku, co jest zbyt małe, aby podzielić na regiony
  • Zrzuty ekranu ze zrzutów ekranu, gdzie klatka została wielokrotnie zakodowana na nowo
  • Wyniki z generatora wydanego w ciągu ostatnich kilku tygodni
  • Ciężkie filtry, grube ramki, kolaże i tekst nałożony na obraz
  • Mieszane klatki, w których tylko mały obszar jest syntetyczny, a reszta to prawdziwe zdjęcie

Fałszywie pozytywny wynik to prawdziwa fotografia oceniona powyżej linii. Główną przyczyną jest silny retusz, skalowanie w górę i agresywna kompresja, a wgranie oryginału zamiast zrzutu ekranu rozwiązuje większość tych problemów.

Fałszywie negatywny wynik to wygenerowany obraz oceniony poniżej linii. Nowy generator, mała syntetyczna łata w prawdziwej klatce lub mocno przerobiony plik spowodują taki wynik.

Wynik to dowód, a nie ostateczny wyrok. Oceń go w połączeniu ze wszystkim innym, co wiesz o pochodzeniu obrazu.

Pod maską

Jak detektor odczytuje obraz

Na każdym obrazie działają dwa niezależne tory, celowo utrzymywane oddzielnie. Jeden odczytuje piksele. Drugi odczytuje plik. Żaden z nich nie unieważnia drugiego w sposób ukryty, ponieważ zawodzą w różny sposób.

Tor pikseli to model wizyjny typu transformer wytrenowany na zbiorze danych Community Forensics, zawierającym miliony prawdziwych fotografii i wygenerowanych obrazów z wielu różnych modeli. Odczytuje on kadr w rozdzielczości 384 pikseli kwadratowych i zwraca surowe prawdopodobieństwo, skalibrowane tak, aby liczba odpowiadała publikowanym przedziałom. To, co wykrywa, to statystyczna pozostałość po generowaniu: modele dyfuzyjne i sieci generatywnie przeciwstawne (GAN) pozostawiają specyficzne dla generatora sygnatury w sposobie relacji sąsiadujących pikseli, mierzalnie różniące się od tego, co generuje matryca i obiektyw.

Ten sam model przemieszcza się następnie po kadrze jako siatka nakładających się na siebie kafli, z których każdy jest oceniany osobno. Pozwala to wykryć częściowe edycje, ponieważ podmieniona twarz podświetla własne kafle, podczas gdy nietknięta fotografia wokół niej pozostaje na niskim poziomie. Obraz potrzebuje 576 pikseli na krótszym boku, aby podzielić się na wystarczającą liczbę regionów.

Tor pliku odczytuje pochodzenie. Sprawdza poświadczenia pochodzenia i autentyczności treści (C2PA) oraz kryptograficznie weryfikuje podpis, a następnie skanuje w poszukiwaniu osadzonych parametrów generowania, nazw generatorów i deklaracji znaków wodnych SynthID. Podpisane poświadczenie powiązane z tymi dokładnymi pikselami jest silnym dowodem. Luźny znacznik tekstowy jest słaby, ponieważ każdy może go skopiować, dlatego oba te elementy są oceniane inaczej.

Tor pikseli i tor pliku łączą się w jeden werdykt, a rozbieżności są raportowane, a nie ukrywane. Niski wynik dla całego kadru, przy jednoczesnym przekroczeniu linii przez większość regionów, skutkuje wynikiem sprzecznych dowodów, który mówi dokładnie o tym.

Czego narzędzie nie robi: nie przeprowadza analizy poziomu błędów, dopasowania szumu wzorca matrycy ani sprawdzania geometrii cieni i odbić. Są to prawdziwe techniki śledcze, których nie ma w tej wersji. Twierdzenie, że tu są, byłoby łatwe, ale fałszywe.

Dlaczego piksele

Dlaczego metadane i znaki wodne zawodzą na rzeczywistych obrazach

Metadane są usuwane w momencie publikacji obrazu na prawie każdej platformie, więc sprawdzanie oparte na metadanych zawodzi dokładnie w przypadku tych obrazów, które ludzie muszą zweryfikować. Zdjęcie wysłane przez nieznaną osobę przeszło przez proces kompresji, nie pozostawiając żadnych danych pliku do odczytu.

EXIF zawiera markę aparatu, obiektyw, ekspozycję, a czasem lokalizację. Przetrwa proste kopiowanie pliku. Nie przetrwa jednak przesłania do platformy społecznościowej, aplikacji do przesyłania wiadomości, zrzutu ekranu ani większości ponownych zapisów.

Poświadczenia treści to prawdziwe ulepszenie, a to narzędzie weryfikuje je kryptograficznie, jeśli są obecne. Działają one tylko wtedy, gdy każde narzędzie w łańcuchu je zachowuje, a jeden zapis w edytorze bez obsługi przerywa łańcuch. Ich adopcja jest niska, więc większość obrazów ich nie ma, a ich brak niczego nie dowodzi. Niewidoczne znaki wodne działają, gdy generator je zastosował, a nic ich później nie zakłóciło; przycięcie lub ponowne zakodowanie może usunąć znak, a wiele generatorów nigdy go nie stosuje.

Pozostawia to analizę na poziomie pikseli jako jedyną metodę, w której cokolwiek pozostaje do odczytania po wykonaniu zrzutu ekranu. Nie jest ona idealna, a poniższe sekcje szczerze mówiąc o tym, gdzie się myli. To jedyne podejście, które przetrwa sposób, w jaki obrazi faktycznie się przemieszczają.

Zasięg

Które generatorki rozpoznaje

W tym miejscu dzieją się dwie rzeczy, a ich łączenie prowadzi do przeceniania możliwości narzędzi. Model pikselowy nie identyfikuje marek: oddziela ogólnie teksturę wygenerowaną od tekstury aparatu, co pozwala mu uogólniać na model, którego nigdy wcześniej nie widział. Skan pliku jest oddzielny i potrafi wskazać dokładne narzędzie.

Co robi analiza pikseli

Zwraca prawdopodobieństwo, że kadr jest syntyczny, niezależnie od tego, co go utworzyło. Z tą liczbą nie jest powiązana żadna marka. Generator wydany w ostatnich kilku tygodniach znajduje się w przedziale, w którym dokładność jego wyników jest niższa, co dotyczy każdego detektora.

Co może wskazać skan pliku

Gdy obraz nadal zawiera poświadczenia lub parametry generowania, skan wskazuje narzędzie. Znaczniki te przetrwają znacznie rzadziej, niż ludzie się spodziewają.

  • Midjourney
  • OpenAI DALL·E i GPT image
  • Stable Diffusion i SDXL
  • Adobe Firefly
  • FLUX (Black Forest Labs)
  • Google Imagen i Gemini
  • Leonardo.Ai
  • Ideogram
  • Recraft
  • xAI Grok
  • Runway
  • Deklaracje znaków wodnych SynthID

Nazwy produktów należą do ich właścicieli. Umieszczenie ich tutaj oznacza zakres wykrywania, a nie powiązanie.

Pytanie sceptyka

Czy zdjęcie AI można edytować tak, aby uniknąć wykrycia?

Tak, ludzie próbuje i działa to wystarczająco często, by warto było to zrozumieć. Wykrywanie to cel, który ciągle się zmienia, a każda strona twierdzaca co innego coś sprzedaje.

Próby te dzielą się na kilka grup: dodawanie szumu, nakładanie silnych filtrów, wielokrotne ponowne zapisywanie, ciasne kadrowanie, robienie zrzutów ekranu i przepuszczanie obrazu przez drugi model. Każda z tych metod osłabia ślady generatora, które odczytuje detektor.

Oto fakt, o którym się nie mówi. Te same edycje degradują zdjęcie. Jeśli posuniesz się na tyle daleko, by ukryć sygnał, widocznie uszkodzisz obraz, a te uszkodzenia są same w sobie mierzalne. Mocno przerobiony plik trafia zazwyczaj do przedziału niejednoznacznego, zamiast przejść bezproblemowo jako autentyk.

Model został przeszkolony na próbkach poddanych postprodukcji oraz edycji adversarialnej, a nie tylko na czystych wynikach, więc umiarkowana kompresja i zwykłe filtry go nie pokonają. Uczciwa granica: obraz pchnięty zbyt daleko kończy jako niejednoznaczny, a narzędzie mówi o tym wprost, zamiast zgadywać.

Ta sekcja opisuje kategorie prób, ponieważ ludzie ich szukają i zasługują na jasną odpowiedź. Celowo nie zawiera żadnych ustawień, kroków ani narzędzi do obchodzenia wykrywania.

Okiem

Oznaki, że obraz został stworzony przez AI

Zanim cokolwiek wgrasz, warto zwrócić uwagę na osiem rzeczy. Żadna z nich nie jest decydująca sama w sobie.

  1. Policz palce, a potem spójrz, jak dłonie stykają się z obiektami.
  2. Sprawdź zęby, uszy i biżuterię, czyli miejsca, gdzie powtarzalne małe kształty zawodzą.
  3. Przeczytaj wszelkie napisy na znakach, etykietach i opakowaniach.
  4. Spójrz w odbicia w oczach, lustrach i szkle.
  5. Prześledź kierunek cieni z powrotem do źródła światła.
  6. Przeszukaj tłumy, tkaniny i liście pod kątem powtarzalnych wzorów.
  7. Śledź krawędź, w której włosy lub sierść stykają się z tłem.
  8. Szukaj skóry bez porów, bez asymetrii i bez skaz.

A teraz ta niewygodna część. Najnowsze generatory radzą sobie z większością tych punktów. Dłonie są w dużej mierze poprawione, tekst jest bliski oryginału, a tekstura skóry przekonuje w pełnej rozdzielczości. Te wskazówki nadal pozwalają wykryć starsze wygenerowane materiały, których krąży sporo, ale czyste przejście przez wszystkie osiem punktów niczego nie dowodzi. Tę lukę wypełnia analiza pikseli.

W praktyce

Co ludzie za jego pomocą sprawdzają

Zdjęcia produktów i oferty na platformach handlowych

Wygenerowane zdjęcie produktu sprzedaje przedmiot, którego nikt nie wykonał. Sprawdź zdjęcie oferty przed zapłatą, zwłaszcza gdy jedno zdjęcie wygląda czystsze niż pozostałe zdjęcia sprzedawcy.

Paragony, faktury i dowody wpłaty

Sfałszowany paragon otwiera drogę do większości oszustw związanych ze zwrotami. Uruchom obraz i obserwuj mapę regionów, ponieważ są to zazwyczaj prawdziwe szablony z edytowanymi numerami.

Dokumenty tożsamości i selfie weryfikacyjne

Syntetyczne zdjęcia tożsamości i edytowane dokumenty codziennie trafiają do kolejek wdrażania klientów. Mapa regionów ma większe znaczenie niż wynik, ponieważ sfałszowana część jest często małym fragmentem.

Zdjęcia profilowe i zdjęcia z aplikacji randkowych

Twarz, która do nikogo nie należy, jest tania w stworzeniu i trudna do wykrycia. Sprawdź zdjęcie profilowe, zanim zaufasz danej osobie, zwłaszcza gdy jest tylko jedno.

Zdjęcia uszkodzeń i roszczeń ubezpieczeniowych

Wygenerowane uszkodzenia i edytowane dowody pojawiają się w roszczeniach. Częściowa edycja na autentycznej fotografii to typowy wzorzec, dlatego czytaj kafle, a nie nagłówek.

Zdjęcia z dostawy i dowody ukończenia pracy

Zdjęcia stanowiące dowód dostawy są łatwe do sfałszowania i rzadko badane. Sprawdzaj je, gdy przesyłka jest kwestionowana lub gdy praca została zatwierdzona wyłącznie na podstawie zdjęcia.

Fotografie prasowe i posty wirusowe

Przekonujący fałszerstwo najszybciej rozprzestrzenia się w ciągu pierwszej godziny od wydarzenia. Zweryfikuj informację przed jej opublikowaniem lub ponownym udostępnieniem i zachowaj raport wraz z plikiem.

Grafika, ilustracje i portfolio

Oba kierunki przynoszą szkodę: przypisywanie sobie wygenerowanej pracy oraz niesłuszne oskarżanie ludzkiego artysty. Czytaj dowody, a nie sam werdykt, ponieważ stylizowany wygląd o niczym nie świadczy.

Ogłoszenia dotyczące nieruchomości, wynajmu i podróży

Wygenerowane wnętrza i podrasowane elewacje pokazują miejsce, które nie istnieje. Sprawdź zdjęcia oferty, zanim wyślesz kaucję za miejsce, którego nie odwiedziłeś.

Apel charytatywne i obrazy ze zbiórek funduszy

Emocjonalne, wygenerowane obrazy napędzają oszustwa związane ze zbiórkami. Sprawdź zdjęcie stojące za pilnym apelem, zanim przekażesz darowiznę i zanim podasz je dalej.

Konsekwencje

Co idzie nie tak, gdy fałszywy obraz przejdzie dalej

Oszustwa na platformach handlowych

Przedmiot nigdy nie istniał

Sprzedawca wystawia meble na zdjęciach wygenerowanych na zamówienie, przyjmuje płatność od kilkunastu kupujących, a następnie zamyka konto. Każdy kupujący ma spór bankowy i zdjęcie, które do niczego nie pasuje.

Oszustwa matrymonialne

Twarz, która do nikogo nie należy

Syntetyczne portrety pozwalają jednemu operatorowi prowadzić wiele person bez ryzyka odwrotnego wyszukiwania obrazów kradzionych zdjęć. Ofiary tracą pieniądze przez miesiące, a zwykła rada, aby sprawdzić, czy zdjęcie pojawia się gdzieś indziej, po cichu przestaje działać.

Weryfikacja tożsamości

Proces wdrażania akceptuje osobę, której nie ma

Wygenerowane selfie i edytowane dokumenty przechodzą kolejki KYC (poznaj swojego klienta) zbudowane pod ludzkie fałszerstwa. Konto, które się otwiera, jest używane do prania pieniędzy, a prawdziwa osoba, której dane zostały zestawione, dowiaduje się o tym znacznie później.

Oszustwa odszkodowawcze

Uszkodzenie, które zostało dodane później

Oryginalna fotografia prawdziwego samochodu otrzymuje wygenerowane wypełnienie w postaci wgniecenia, którego nigdy tam nie było. Ocena całego obrazu uznaje go za w większości autentyczny, ponieważ w większości taki jest, a odszkodowanie zostaje wypłacone.

Wiadomości z ostatniej chwili

Pierwsza godzina należy do fałszerstwa

Podczas rozwijającej się historii sfałszowany obraz rozprzestrzenia się, podczas gdy weryfikacja nadrabia zaległości. Sprostowania docierają do ułamka osób, które widziały oryginał, a zdjęcie krąży jeszcze przez lata.

Skradziony styl

Artysta konkuruje z imitacją

Prace wygenerowane w stylu żyjącego artysty obniżają cenę zleceń i zalewają te same tagi. Działa to również w drugą stronę: artyści są oskarżani o generowanie własnych prac na podstawie niczyjego wrażenia.

Dla kogo to jest

Dla kogo zostało to stworzone

Użytkownicy indywidualni

Ktoś wysłał ci zdjęcie i wydaje ci się podejrzane. Wrzuć je, odczytaj wynik, przejdź dalej. Brak konta, brak instalacji, a plik pozostaje w Twojej przeglądarce.

Sprzedawcy i kupujący

Masz zamiar zapłacić za coś, co widziałeś tylko na zdjęciu. Mapa regionów ma największe znaczenie, ponieważ edytowane zdjęcia ofert to zazwyczaj prawdziwe zdjęcia z jednym wymyślonym detalem.

Zespoły ds. zaufania i bezpieczeństwa

Przeprowadzasz wstępną selekcję w kolejce, a nie badasz pojedynczy obraz. Przetwarzanie wsadowe obsługuje 25 elementów naraz z werdyktem dla każdego obrazu, a każdy wynik eksportuje się jako JSON, który można dołączyć do zgłoszenia.

Dziennikarze i faktrerzy

Musisz obronić swoją decyzję przed redaktorem. Podział sygnału pokazuje, co i jak mocno się do tego przyczyniło, przedziały są opublikowane, a ograniczenia znajdują się na stronie, a nie są ukryte.

Edukatorzy i studenci

Uczysz ludzi oceniania dowodów zamiast ślepego zaufania werdyktowi. Mapa regionów sprawia, że rozumowanie staje się widoczne, co w klasie przewyższa goły procent.

Artyści i projektanci

Sprawdzasz przesłane zgłoszenie lub bronisz własnej pracy przed oskarżeniem. Stylizowane obrazy są najtrudniejszym przypadkiem, a narzędzie pokazuje niepewność zamiast zamiatać ją pod dywan.

Zastosowania

Kto sprawdza obrazy i dlaczego

Redakcje

Zweryfikuj nadesłane zdjęcie przed jego publikacją i zachowaj raport wraz z plikiem materiału.

Platformy handlowe

Wykrywaj wygenerowane zdjęcia produktów i fałszywe zdjęcia ofert, zanim zostaną opublikowane.

Randki i bezpieczeństwo społeczne

Sprawdź zdjęcie profilowe, zanim zaufasz osobie, która za nim stoi.

Edukacja

Przejrzyj nadesłane prace i pokaż uczniom, jak naprawdę wyglądają dowody.

Ubezpieczenia i roszczenia

Prześwietlaj zdjęcia w ramach roszczeń pod kątem wygenerowanych uszkodzeń lub zmodyfikowanych dowodów.

Marki i agencje

Audytuj zdjęcia dostawców i materiały stockowe, aby żadne wygenerowane materiały nie przedostały się do kampanii.

Kolejne kroki

Okazało się, że to AI. Co teraz?

  1. Najpierw zapisz dowód

    Pobierz raport w formacie JSON i zachowaj oryginalny plik. Posty są usuwane, a konta zamykane, gdy zastanawiasz się, co zrobić.

  2. Wyszukaj najwcześniejszą kopię

    Przeprowadź odwrotne wyszukiwanie obrazu, aby znaleźć najwcześniejszą kopię. Obraz obecny w sieci od 2019 roku raczej nie pochodzi z diffusion, niezależnie od tego, co sugerują piksele.

  3. Spójrz na konto, które za tym stoi

    Sprawdź sprzedawcę, profil lub stronę pod kątem innych oznak: wieku konta, tego, czy inne zdjęcia dzielą tę samą sygnaturę oraz czy zdjęcie pojawia się pod różnymi nazwami.

  4. Zgłoś to tam, gdzie znaleziono

    Większość platform ma obecnie zasady dotyczące mediów syntetycznych. Zgłoś naruszenie pod kątem tej konkretnej reguły, a nie ogólnej kategorii spam, i dołącz wynik, jeśli formularz na to pozwala.

  5. Nie udostępniaj ponownie bez oznaczenia

    Ponowne publikowanie fałszywek w celu ostrzeżenia ludzi sprawia, że rozprzestrzeniają się one dalej, a ostrzeżenie odrywa się od obrazu po kilku udostępnieniach. Oznacz to w samym poście.

Alternatywy

Jak to wypada na tle innych sposobów sprawdzania

MetodaDziała po zrobieniu zrzutu ekranuWyjaśnia wynikObsługuje częściowe edycjeKoszt
Sprawdzanie na własne oczy Tak Nie Rzadko Bezpłatnie
Przeglądarki metadanych lub EXIF Nie Częściowo Nie Bezpłatnie
Sprawdzanie znaków wodnych lub poświadczeń Tylko jeśli zostały zachowane Częściowo Nie Bezpłatnie
Wyszukiwanie obrazu w sieci Czasami Nie Nie Bezpłatnie
Pytanie ogólnego chatbota AI Niewiarygodne Brzmi pewnie, często się myli Nie Różnie
Ten detektor Tak Tak Tak Bezpłatnie

Pychanie chatbota to najczęstszy błąd. Ogólny model językowy generuje płynny, pewny siebie akapit bez żadnej analizy forensycznej w tle: bez skalibrowanego progu, bez benchmarku, bez sposobu na pokazanie, które piksele zadecydowały o odpowiedzi. Zgaduje pełnymi zdaniami, a ta płynność przekonuje.

Funkcja po funkcji

Jak to wypada na tle typowego narzędzia online

Większość darmowych detektorów robi jedną rzecz: pobiera przesłany plik i zwraca liczbę. Oto, czego to podejście nie obejmuje, wiersz po wierszu.

Funkcja Best AI Image Detector Typowy detektor online
Działa w przeglądarce, nic nie jest przesyłane Tak Nie Plików wysłanych na serwer
Znajduje edycje AI w prawdziwym zdjęciu Tak Nie Tylko cały obraz
Mapa cieplna dla poszczególnych regionów z wynikami kafelków Tak 9 kafelków Nie
Opublikowane przedziały wyników i linia decyzyjna Tak Częściowo Tylko wynik, przedziały niepodane
Weryfikacja Content Credentials (C2PA) Tak Nie
Sprawdzanie wsadowe w jednym przebiegu Tak Do 25 Częściowo Często pojedynczo
Raport PDF do druku Tak Nie
Eksport JSON czytelny dla maszyn Tak Nie
Obsługa formatów HEIC, AVIF i TIFF Tak Częściowo Tylko JPG i PNG
Opublikowane dane dotyczące dokładności i ograniczeń Tak Nie
Darmowy dzienny limit Tak 50 obrazów Częściowo Od 10 do 25 w sumie
Konto nie jest wymagane Tak Nie Rejestracja wymagana do zobaczenia wyniku
Link do raportu z możliwością udostępnienia Tak brak przesyłania Częściowo Hostowane na ich serwerze
Bez reklam Tak Nie

Prawa kolumna opisuje schemat typowy dla darmowych detektorów internetowych, a nie konkretny produkt. Poszczególne narzędzia radzą sobie lepiej w poszczególnych wierszach, a porównanie dotyczy typowego przypadku, a nie najlepszego.

Dostęp

Darmowe w użyciu, konto nie jest wymagane

Każde sprawdzenie jest darmowe. Nie potrzebujesz konta, adresu e-mail ani metody płatności, a żaden okres próbny nie wygasa. Wynika to z kwestii architektonicznych, a nie z hojności: model działa w Twojej przeglądarce na Twoim urządzeniu, więc nie ma kosztów serwera za pojedyncze sprawdzenie do odzyskania. Limit 50 obrazów dziennie to zasada uczciwego użytkowania, a nie zapora płatna, i resetuje się on w nocy. Wykrywanie w tym darmowym detektorze obrazów AI pozostaje darmowe.

Bezpłatnie

$0brak karty, brak wygasania
  • 50 sprawdzeń dziennie
  • Brak konta
  • 25 obrazów w paczce
  • 60 MB na plik
  • Mapa regionów
  • Weryfikacja Content Credentials
  • Link do udostępnienia raportu
  • Eksport do PDF i JSON

Płatne

Jeszcze nie

Nie ma płatnego planu ani daty jego wprowadzenia. Jeśli się pojawi, będzie dotyczyć raportowania i pracy zespołowej, a wszystko, co wymieniono obok, pozostanie darmowe. Nic tutaj nie jest wersją próbną, która wygasa.

Co dodałby płatny plan

Paczki są ograniczone do 25 obrazów, a pliki do 60 MB, co stanowi limit tego, z czym karta przeglądarki radzi sobie wygodnie. Dziewięćdziesiąt dzienne limity są liczone na Twoim własnym urządzeniu i resetują się o północy w Twojej strefie czasowej.

Prywatność

Co dzieje się z wgranym obrazem

Nic nie jest przesyłane. Wybrany przez Ciebie plik jest odczytywany i oceniany wewnątrz karty przeglądarki i nigdy nie wędruje na serwer, więc nie ma okresu przechowywania do opisania i nie ma niczego do usunięcia. Twoje obrazy nigdy nie są używane do uczenia modelu, ponieważ nigdy nie trafiają tam, gdzie mogłyby. Jeden wyjątek: pole adresu URL pobiera zdalny obraz przez sieć, a kiedy host blokuje bezpośredni dostęp, to żądanie jest kierowane przez publiczne proxy.

Wybierz Plik jest odczytywany z Twojego urządzenia przez stronę.
Wynik Model działa na Twoim własnym sprzęcie, poza naszymi serwerami.
Odrzuć Zamknij kartę, a nic nie pozostanie.

Przeczytaj politykę prywatności

Zgodność

Formaty i urządzenia, na których to działa

Działa w każdej nowoczesnej przeglądarce na każdym urządzeniu bez konieczności instalowania czegokolwiek. Nie ma aplikacji ani rozszerzenia, czego zazwyczaj szukają osoby poszukujące takiego rozwiązania: internetowego detektora obrazu AI, który działa na telefonie bez pobierania. Wybór pliku ma dostęp do aparatu i biblioteki zdjęć. Formaty warstwowe, takie jak PSD, nie są odczytywane bezpośrednio, dlatego należy wyeksportować spłaszczony plik PNG lub JPG.

Formaty
JPG, PNG, WebP, AVIF, HEIC, HEIF, GIF, TIFF, BMP, JPEG XL
Maksymalny rozmiar pliku
60 MB na obraz
Rozmiar paczki
25 obrazów na raz
Wprowadzanie URL
Bezpośrednie linki do obrazów i strony publiczne
Mobilne
Dowolna nowoczesna przeglądarka mobilna
Aplikacja lub rozszerzenie
Żadne z powyższych — niczego nie trzeba instalować
Wymagania
Włączone JavaScript i WebAssembly
Większa skala

Sprawdzanie obrazów masowo

Paczka przyjmuje 25 obrazów na raz. Każdy jest oceniany po kolei, a jego karta aktualizuje się w momencie ukończenia, dzięki czemu wyniki pojawiają się, podczas gdy reszta działa. Każda karta otwiera pełny raport, a paczka eksportuje się jako jeden plik JSON z wynikiem, przedziałem, statystykami regionów i sygnałami dla każdego obrazu.

Nie ma jeszcze API

Obecnie nie istnieje żaden hostowany punkt końcowy, a opisywanie takiego, który jeszcze nie powstał, byłoby stratą czasu. Detektor działa w całości po stronie klienta, więc dzisiejsza integracja oznacza osadzenie strony zamiast wywoływania usługi. Jeśli potrzebujesz dostępu programistycznego, zgłoś to przez stronę kontaktową — to zapotrzebowanie uzasadniłoby jego zbudowanie.

W porównaniu z publicznym punktem kontrolnym

Model pikselowy to otwarty model badawczy, a jego licencja i pochodzenie są jawne, a nie ukryte. Utrzymywane wdrożenie dodaje kalibrację, przepuszczanie podzielonych kafelków, odczyt proweniencji i opublikowane przedziały wokół surowego wyniku klasyfikatora.

FAQ

Często zadawane pytania

Korzystanie z narzędzia

Czym jest detektor obrazów AI i jak działa?
Detektor obrazów AI szacuje, czy zdjęcie zostało wyprodukowane przez model generatywny, odczytując piksele zamiast danych pliku. Model wizyjny przeszkolony na milionach prawdziwych i wygenerowanych klatek mierzy, jak każdy piksel układa się względem sąsiadów, ponieważ sensory i modele dyfuzyjne pozostawiają różne ślady. Otrzymujesz prawdopodobieństwo od 0 do 100, przedział, sygnały składowe oraz mapę regionów.
Jak sprawdzić, czy obraz został wygenerowany przez AI?
Przeciągnij plik na stronę, kliknij, aby przeglądać, lub wklej link do obrazu albo publicznej strony internetowej. Ocenianie trwa około czterech sekund. Najpierw przeczytaj werdykt i prawdopodobieństwo, a następnie otwórz mapę regionów, aby sprawdzić, czy sygnał pokrywa całą klatkę, czy dotyczy tylko jednego obszaru.
Czy ten detektor obrazów AI jest darmowy?
Tak. Nie ma okresu próbnego, metody płatności ani konta. Darmowy limit wynosi 50 obrazów dziennie, który resetuje się w nocy i pokrywa zapotrzebowanie prawie każdego, kto nie zajmuje się tym zawodowo. Partie są ograniczone do 25 obrazów, a pliki do 60 MB, co stanowi praktyczne ograniczenie działania modelu w karcie przeglądarki, a nie komercyjne. Obecnie nie ma płatnego planu.
Czy potrzebuję konta, aby go używać?
Nie. Nie ma rejestracji, adresu e-mail ani logowania. Otwórz stronę i sprawdź obraz. Ponieważ analiza odbywa się na Twoim własnym urządzeniu, a nie na serwerze, nie ma zużycia do zmierzenia ani powodu, aby Cię identyfikować.
Czy mogę sprawdzić obraz z adresu URL zamiast przesyłać plik?
Tak. Wklej bezpośredni link do obrazu lub wklej adres publicznej strony i wybierz spośród zawartych na niej obrazów. Pobieranie zdalnego obrazu to żądanie sieciowe, a gdy host blokuje dostęp przeglądarki, link przechodzi przez publiczne proxy. W przypadku poufnych zadań pobierz obraz i dodaj plik.
Czy mogę go używać na telefonie i czy jest dostępna aplikacja?
Tak w przypadku telefonu, nie w przypadku aplikacji. Strona działa w każdej nowoczesnej przeglądarce mobilnej bez niczego do zainstalowania, a selektor plików ma dostęp do Twojego aparatu i biblioteki zdjęć. Nie ma dedykowanej aplikacji ani rozszerzenia. Pierwsze sprawdzenie pobiera model, więc trwa dłużej niż kolejne.

Dokładność i zaufanie

Jak dokładny jest ten detektor obrazów AI?
Model osiąga zbalansowaną dokładność na poziomie 91.3% na czystych obrazach testowych, 87.3% po kompresji JPEG w jakości 60 oraz 84.6% w jakości 40. Zbalansowana dokładność traktuje obrazy prawdziwe i wygenerowane jednakowo, więc stronniczy zestaw testowy nie może jej sztucznie podbić. Małe pliki, wielokrotne zrzuty ekranu, silne filtry i zupełnie nowe generatory obniżają niezawodność.
Jak rozpoznać, czy zdjęcie zostało wygenerowane przez AI, skoro wygląda całkowicie realistycznie?
W większości przypadków nie da się tego zrobić i w tym tkwi problem, który rozwiązuje to narzędzie. Wizualne wskazówki, których nauczyli się ludzie — złe dłonie, zniekształcony tekst, plastikowa skóra — to te, które najnowsze modele naprawiły jako pierwsze. Analiza działa poniżej poziomu rozdzielczości ludzkiego oka, mierząc statystyki pikseli, które różnią się między matrycą aparatu a modelem generatywnym.
Czy potrafi wykryć obraz, w którym tylko część zdjęcia została edytowana przez AI?
Tak, i jest to przypadek, z którym większość detektorów radzi sobie najgorzej. Wynik dla całego obrazu uśrednia mały syntetyczny fragment z otaczającymi go oryginalnymi pikselami, przez co edycja znika w średniej. Narzędzie ocenia kadr ponownie jako nakładające się kafle. Jeden gorący region wewnątrz czystego kadru sygnalizuje generatywne wypełnienie lub podmienioną twarz.
Czy to działa w przypadku sztuki AI, anime i ilustracji?
Tak, z większą niepewnością niż w przypadku fotografii. Stylizowany wygląd nie jest dowodem pochodzenia z AI i traktowanie go w ten sposób prowadzi do fałszywych oskarżeń ludzkich artystów. Ręcznie rysowana ilustracja również nie ma szumu matrycy, dlatego należy czytać układ regionów i przedział pewności zamiast głównej liczby.
Dlaczego moje prawdziwe zdjęcie zostało oznaczone jako potencjalnie stworzone przez AI?
Silny retusz, skalowanie AI, mocne filtry i agresywna ponowna kompresja podbijają oryginalne fotografie w górę skali, ponieważ każda z nich zastępuje zarejestrowane detale detalami wymyślonymi lub uśrednionymi. Małe obrazy i zrzuty ekranu robią to samo. Prześlij oryginalny plik zamiast zrzutu ekranu, a wynik zazwyczaj spadnie.
Czy ktoś może edytować obraz AI tak, aby detektor go nie zauważył?
Tak, a próby te są dobrze znane: dodany szum, nałożone filtry, wielokrotne ponowne zapisywanie, ciasne kadry, zrzuty ekranu oraz przejście przez drugi model. Minusem jest to, że te edycje degriduja obraz, a silna degradacja sprowadza wynik do przedziału niejednoznacznego zamiast oczyszczać go jako prawdziwy.
Czy to jest lepsze niż pytanie ogólnego chatbota AI, czy obraz jest dziełem AI?
Tak, a przepaść jest większa, niż się wydaje. Chatbot generuje płynny, pewny siebie akapit bez żadnej analizy forensycznej w tle: bez skalibrowanego progu, bez benchmarku, bez sposobu na pokazanie, które piksele zadecydowały o odpowiedzi. Klasyfikator wytrenowany do odróżniania obrazów wygenerowanych od zarejestrowanych zwraca liczbę, którą można zweryfikować.
Czy potrafi wykrywać deepfake'i i zamiany twarzy?
Tak, i to mapa regionów sprawia, że to działa. Deepfake różni się od w pełni wygenerowanego obrazu: ciało, tło i oświetlenie to prawdziwe ujęcie, a wymieniona została tylko twarz. Ocena na poziomie kafli uwydatnia podmieniony obszar jako gorący region, podczas gdy otaczająca fotografia pozostaje niska.
Czy wynik detekcji AI jest dowodem?
Nie. To dowód i należy go ważyć wraz ze wszystkim innym, co wiesz o obrazie. Żaden detektor nie osiąga pewności, w tym również ten, a każde narzędzie twierdzące, że jest rozstrzygające, wprowadza w błąd. Wysoki wynik z jasnym układem regionów jest silnym dowodem. Wynik graniczny na skompresowanym zrzucie ekranu nim nie jest.

Techniczne

Które generatory obrazów AI potrafi wykryć?
Model pikseli jest agnostyczny wobec generatora: ogólnie oddziela wygenerowaną teksturę od tekstury aparatu, co pozwala mu generalizować na modele, których nigdy wcześniej nie widział, zamiast dopasowywać się do stałej listy. Niezależnie od tego, skan pliku może wskazać Midjourney, DALL·E, Stable Diffusion, Firefly, FLUX, Imagen, Leonardo.Ai, Ideogram, Recraft, Grok oraz Runway, jeśli znaczniki przetrwały.
Czy to działa bez metadanych lub znaku wodnego?
Tak. Analiza odczytuje samą zawartość obrazu, więc usunięty blok EXIF, brak znaku wodnego lub zrzut ekranu nie sprawiają, że staje się ślepy. Metadane i poświadczenia zawartości są odczytywane jako dodatkowy pas, gdy są obecne, i traktowane jako dowód pomocniczy, a nie czynnik decydujący.
Jakie formaty obrazów i rozmiary plików są obsługiwane?
Obsługiwane formaty obejmują JPG, PNG, WebP, AVIF, HEIC, HEIF, GIF, TIFF, BMP i JPEG XL, do 60 MB na plik i 25 plików na batch. Formaty warstwowe, takie jak PSD, nie są odczytywane bezpośrednio; zamiast tego wyeksportuj spłaszczony plik PNG lub JPG. Wszystko, co Twoja przeglądarka dekoduje jako obraz, ogólnie będzie działać.
Czy istnieje API do detekcji obrazów AI?
Nie. Obecnie nie ma hostowanego punktu końcowego. Detektor działa w całości w przeglądarce, więc nie ma serwera, do którego można by wysłać zapytanie. Jeśli potrzebujesz dostępu programistycznego do potoku moderacji lub weryfikacji, skontaktuj się z nami poprzez stronę kontaktową.
Czy mogę sprawdzić kilka obrazów naraz?
Tak, 25 na batch. Każdy obraz jest oceniany po kolei, a jego karta aktualizuje się, gdy tylko skończy, więc wyniki pojawiają się, podczas gdy pozostałe nadal działają. Otwórz dowolną kartę, aby zobaczyć pełny raport, lub wyeksportuj całą partię jako pojedynczy plik JSON.
Czy potrafi wykryć tekst wygenerowany przez AI na obrazie lub podpowiedzieć mi prompt, który za nim stoi?
Nie na oba pytania. Narzędzie ocenia, czy piksele wyglądają na wygenerowane. Nie czyta tekstu na obrazie, nie ocenia, czy sformułowanie zostało napisanym maszynowo, i nie potrafi odtworzyć promptu. Odzyskanie promptu samymi pikselami nie jest możliwe. Gdy plik zawiera wbudowane parametry generowania, skan zgłasza ich obecność.
Czym różni się to od detektora open-source na GitHubie lub Hugging Face?
Podstawowy model pikseli jest otwartym modelem badawczym i jest to powiedziane wprost, a nie ukrywane. Różnica polega na tym, co zostało wokół niego zbudowane: kalibracja na opublikowane przedziały, kafelkowe sprawdzanie regionów wychwytujące częściowe edycje, kryptograficzna weryfikacja poświadczeń oraz określona linia decyzyjna. Surowy punkt kontrolny daje nieskalibrowaną liczbę.
Czy może sprawdzać filmy oraz obrazy?
Nie. Tylko zdjęcia stałe. Wideo nie jest obsługiwane w żadnej formie, w tym animowane pliki GIF, gdzie odczytywana jest tylko pierwsza klatka. W przypadku wideo musiałbyś wyeksportować klatkę jako obraz i sprawdzić ją, co mówi Ci coś tylko o tej jednej klatce.
Czy potrafi oszacować, kiedy obraz został utworzony lub która wersja modelu go stworzyła?
Nie, nie na podstawie pikseli. Model zwraca prawdopodobieństwo, że klatka jest syntetyczna, bez daty i dołączonej wersji modelu. Kiedy plik nadal zawiera poświadczenia zawartości lub parametry generowania, skan zgłasza to, co one twierdzą, ale jest to opis pliku przez niego samego i może zostać edytowany.

Prywatność i dostęp

Czy przechowujecie sprawdzane przeze mnie obrazy?
Nie. Pliki wybrane z Twojego urządzenia nigdy nie są przesyłane, więc nic nie jest przechowywane, nic nie trafia do kolejki i nie ma niczego do usunięcia. Są one odczytywane i oceniane w karcie przeglądarki i odrzucane po jej zamknięciu. Twoje obrazy nigdy nie są używane do treningu. Jedynym wyjątkiem jest pole adresu URL.

Sprawdź obraz teraz

Upuść zdjęcie, co do którego masz wątpliwości, i samodzielnie odczytaj dowody. Ten detektor obrazów AI jest darmowy w użyciu, a nic nie opuszcza Twojej przeglądarki.

Brak konta. Brak przesyłania. Pięćdziesiąt sprawdzeń dziennie.