Best AI Image Detector

สามขั้นตอน

วิธีการตรวจสอบว่ารูปภาพถูกสร้างโดย AI หรือไม่

วางรูปภาพหรือลิงก์เพื่อตรวจหาภาพที่สร้างโดย AI ในเวลาประมาณสี่วินาที เครื่องมือตรวจจับรูปภาพ AI ฟรีนี้จะแสดงคะแนน 0-100 ผลสรุปที่เข้าใจง่าย และแผนผังพื้นที่ที่ตรวจพบ สัญญาณ รองรับไฟล์ JPG, PNG, WebP, AVIF, HEIC, GIF, TIFF และ BMP โดยที่ข้อมูลของคุณจะไม่ถูกส่งออกจากอุปกรณ์

ขั้นตอนที่ 1อัปโหลดหรือวางรูปภาพ

ลากไฟล์เข้ามา คลิกเพื่อเรียกดู หรือวางลิงก์ไปยังรูปภาพหรือหน้าเว็บสาธารณะ รองรับไฟล์ JPG, PNG, WebP, AVIF, HEIC, GIF, TIFF และ BMP ขนาดสูงสุดไฟล์ละ 60 MB

ขั้นตอนที่ 2รอการวิเคราะห์

การให้คะแนนใช้เวลาประมาณสี่วินาทีบนแล็ปท็อปทั่วไป ทุกอย่างทำงานภายในแท็บเบราว์เซอร์ของคุณ ดังนั้นไฟล์ที่คุณเลือกจะไม่มีการอัปโหลดขึ้นเซิร์ฟเวอร์และจะไม่มีข้อมูลใดๆ ถูกเก็บไว้เมื่อคุณปิดหน้าเว็บนี้

ขั้นตอนที่ 3อ่านผลลัพธ์

คุณจะได้รับผลสรุป ค่าความน่าจะเป็น 0–100 ช่วงความเชื่อมั่น รายละเอียดของสัญญาณแต่ละจุดที่มีส่วนร่วม และแผนผังระบุพื้นที่ที่แสดงให้เห็นว่าส่วนใดของภาพที่มีสัญญาณนั้นๆ

การใช้งานจริง

การตรวจสอบที่ผู้คนใช้งานเป็นอันดับแรก

สถานการณ์สามอย่างเป็นที่มาของรูปภาพส่วนใหญ่ที่นำมาตรวจสอบในเครื่องมือนี้ แต่ละอย่างต้องการส่วนที่แตกต่างกันของผลลัพธ์ ได้แก่ คะแนนเต็มภาพ, พื้นที่ที่ถูกตรวจพบ, หรือหลักฐานในไฟล์

ตรวจสอบรูปภาพสินค้าและตลาดออนไลน์ รูปถ่ายสินค้าที่สร้างจาก AI เป็นการขายสินค้าที่ไม่มีอยู่จริง คะแนนเต็มภาพที่สูงในรูปถ่ายรายการสินค้าคือคำเตือนที่มีต้นทุนต่ำที่สุดก่อนที่คุณจะเสียเงิน

ตรวจสอบเอกสารและรูปภาพระบุตัวตน การ์ดอาจเป็นของจริงแต่ใบหน้าอาจถูกสลับ เมื่อช่องหนึ่งได้คะแนนสูงและช่องอื่นๆ ได้คะแนนต่ำ แผนผังรายพื้นที่คือสิ่งที่บอกคุณว่าต้องดูตรงไหน

ตรวจจับใบเสร็จปลอมและหลักฐานการชำระเงิน การเบิกค่าใช้จ่ายและข้อพิพาทการคืนเงินมักมาพร้อมใบเสร็จที่ไม่ได้พิมพ์ออกมาจริง ยอดเงินที่ถูกแก้ไขทิ้งสัญญาณไว้ในจุดนั้นแม้ว่าภาพถ่ายกระดาษจะดูปกติก็ตาม

สิ่งที่ตรวจจับได้

สร้างขึ้นทั้งหมด แก้ไขบางส่วน หรือถ่ายมาจริงๆ

เครื่องมือตรวจจับส่วนใหญ่ให้ตัวเลขเดียวและทิ้งให้คุณคาดเดา เครื่องมือนี้แยกสามกรณีที่สำคัญจริงๆ ออกจากกัน เพราะมันหมายถึงสิ่งที่แตกต่างกันมาก

สร้างโดย AI

94 คะแนนทั่วไป

สร้างโดยโมเดล

พื้นผิวสังเคราะห์อ่านได้อย่างสอดคล้องกันทั่วทั้งเฟรม มักพบในภาพที่ได้มาจากเครื่องสร้างโดยตรง

แก้ไขโดย AI

61 คะแนนทั่วไป

ภาพถ่ายจริง ส่วนประกอบปลอม

พื้นที่หนึ่งสว่างขึ้นในขณะที่ส่วนที่เหลือยังคงดูสะอาด เช่น พื้นหลังที่ถูกสลับ วัตถุที่ถูกแทรก การเติมด้วย AI หรือรายละเอียดที่ถูกลบ

ไม่มีสัญญาณ AI

08 คะแนนทั่วไป

ดูเหมือนถ่ายมาจริงๆ

ไม่มีสิ่งใดในพิกเซลหรือไฟล์ที่บ่งชี้ว่าเป็นโมเดล ทุกพื้นที่มีค่าต่ำ และคะแนนจะอยู่ที่ด้านล่างของสเกล

การอ่านผลลัพธ์

ความหมายของคะแนนและระดับความเชื่อมั่นของเครื่องมือ

เครื่องมือจะแสดงค่าความน่าจะเป็น ไม่ใช่คำตอบว่าใช่หรือไม่ใช่เพียงอย่างเดียว เครื่องมือตรวจจับที่ระบุว่า “AI” โดยไม่มีตัวเลขกำกับจะปิดบังระดับความแน่นอนของผลลัพธ์ ซึ่งช่องว่างระหว่าง 66 กับ 96 คือความต่างระหว่างการที่ต้องตรวจสอบซ้ำกับการตัดสินใจได้ทันที

ระดับคะแนนแบ่งออกเป็น 5 ช่วง โดยมีเส้นแบ่งการตัดสินใจอยู่ที่ 65 คะแนน 72 ในวันนี้มีความหมายเดียวกับคะแนน 72 เมื่อเดือนที่แล้ว

แถบความเชื่อมั่น 5 ระดับและแนวทางปฏิบัติสำหรับแต่ละระดับ
คะแนน	ระดับ	ความหมาย	สิ่งที่ควรทำต่อไป
0 – 20	ไม่มีสัญญาณ AI	ไม่มีข้อมูลในพิกเซลที่บ่งชี้ว่าเป็นโมเดลสร้างภาพ	ถือว่าเป็นภาพถ่ายจริง แต่ควรตรวจสอบบริบทเพิ่มเติมเสมอ
20 – 45	น่าจะเป็นภาพจริง	มีสัญญาณการสร้างภาพเพียงเล็กน้อย อาจเกิดจากการแก้ไขภาพเล็กน้อยหรือการบีบอัดไฟล์	ให้ถือว่าเป็นภาพจริง เว้นแต่จะมีข้อมูลอื่นที่ขัดแย้งกัน
45 – 65	ไม่สามารถสรุปได้	อยู่ในช่วงกลางที่ไม่แน่นอน ภาพที่ได้จากการแคปหน้าจอ การปรับขนาด (Upscaling) หรือการใส่ฟิลเตอร์มักจะอยู่ในช่วงนี้	อย่าใช้ผลลัพธ์นี้เป็นข้อพิสูจน์ในทิศทางใดทิศทางหนึ่ง
65 – 90	มีแนวโน้มเป็น AI	อยู่เหนือเส้นแบ่งการตัดสินใจ แต่มีความใกล้เคียงมากจนการปรับขนาดภาพอาจส่งผลต่อคะแนนได้	ตรวจสอบกับแหล่งที่มาที่สองก่อนที่คุณจะดำเนินการใดๆ
90 – 100	สร้างโดย AI	มีสัญญาณที่ชัดเจนกระจายอยู่ทั่วทั้งภาพ	ให้ถือว่าเป็นภาพที่ถูกสร้างขึ้น

ใต้คะแนนจะมีรายการสัญญาณ: หลักฐานทุกชิ้นที่มีส่วนร่วมในการวิเคราะห์ คะแนนสำหรับทั้งภาพจะแสดงอยู่เสมอ และจะมีการอ่านค่าตามพื้นที่เมื่อภาพมีขนาดใหญ่พอที่จะแบ่งส่วนได้ รวมถึงข้อมูล Content Credentials หากไฟล์นั้นมีข้อมูลแนบมา

แผนผังระบุพื้นที่คือจุดที่สามารถตรวจสอบความถูกต้องของคะแนนได้ แต่ละส่วนจะถูกให้คะแนนแยกกัน เพื่อให้คุณเห็นว่าสัญญาณนั้นครอบคลุมทั่วทั้งภาพหรืออยู่ในจุดใดจุดหนึ่ง

ฟีเจอร์

สร้างมาเพื่อให้เชื่อถือได้ ไม่ใช่แค่ใช้งาน

ผลลัพธ์ทุกส่วนมีการอธิบาย ระบุแหล่งที่มา และระบุข้อจำกัดอย่างตรงไปตรงมา นี่คือความแตกต่างระหว่างเครื่องมือตรวจจับรูปภาพ AI ที่คุณใช้อ้างอิงได้ กับเครื่องมือที่คุณต้องอาศัยเพียงความเชื่อใจ

แผนผังความร้อนรายพื้นที่

ดูให้แน่ชัดว่าสัญญาณของภาพสังเคราะห์อยู่ตรงไหน เลื่อนแถบวางซ้อน หรือสลับไปดูคะแนนรายช่องเพื่ออ่านตัวเลขโดยตรง

ตรวจสอบแบบชุด

จัดคิวรูปภาพได้สูงสุด 25 ภาพในครั้งเดียว การ์ดแต่ละใบจะแสดงคะแนนเต็ม 100 และผลการตัดสิน เปิดดูเพื่อดูรายละเอียดทั้งหมดได้

ใช้งานกับลิงก์รูปภาพได้

วางรูปภาพหรือ URL ของหน้าเว็บแล้วเลือกจากรูปภาพที่ปรากฏ หากโฮสต์ปิดกั้นการเข้าถึงผ่านเบราว์เซอร์ ให้บันทึกรูปภาพแล้วเพิ่มไฟล์โดยตรง

ความเป็นส่วนตัวเป็นค่าเริ่มต้น

ไฟล์ที่คุณเลือกจะถูกอ่านและประเมินคะแนนภายในเบราว์เซอร์ของคุณเอง โดยไม่มีการอัปโหลด จัดเก็บ จัดคิว หรือบันทึกข้อมูลไว้ที่ใด

หลักฐานที่คุณแบ่งปันได้

คัดลอกสรุปเป็นลายลักษณ์อักษรหรือดาวน์โหลดรายงาน JSON ฉบับสมบูรณ์พร้อมคะแนน ค่าของแต่ละพื้นที่ และเหตุผลประกอบการตัดสิน

ผ่านการปรับเทียบ ไม่ใช่การคาดเดา

คะแนนจะถูกแมปเข้ากับช่วงที่เผยแพร่พร้อมเส้นตัดสินที่กำหนดไว้ ดังนั้น 72 จึงหมายถึงสิ่งเดียวกันเสมอ และข้อจำกัดต่างๆ จะระบุไว้อย่างชัดเจนไม่ใช่อำพรางไว้

รายงานที่แบ่งปันได้

ส่งผลลัพธ์ให้ลูกค้าหรือเพื่อนร่วมงานผ่านลิงก์ การวิเคราะห์จะอยู่ในลิงก์นั้น รูปภาพจึงไม่ถูกอัปโหลด และผู้ที่เปิดจะเห็นเหตุผลประกอบ ไม่ใช่ไฟล์ของคุณ

สรุปสั้นๆ

หน้าที่จริงของเครื่องมือตรวจจับรูปภาพ AI

เครื่องมือตรวจจับรูปภาพ AI คือซอฟต์แวร์ที่อ่านพิกเซลของรูปภาพเพื่อประเมินความน่าจะเป็นว่ารูปภาพนั้นถูกสร้างโดยโมเดลกำเนิดภาพหรือไม่ เครื่องมือนี้จะวิเคราะห์ที่พื้นผิวทางสถิติของตัวรูปภาพเอง ไม่ใช่ข้อมูลเมตา (Metadata) ของไฟล์ จากนั้นจะแสดงค่าความน่าจะเป็น แถบความเชื่อมั่น และหลักฐานที่ใช้ประกอบการตัดสินใจ

สายตาของคุณไม่ใช่เครื่องมือทดสอบที่เชื่อถือได้อีกต่อไปตั้งแต่ปี 2024 สัญญาณที่เคยสอนกันว่าให้คอยสังเกต เช่น นิ้วมือหกนิ้ว ข้อความที่บิดเบี้ยว หรือผิวที่ดูเรียบเนียนผิดปกติ คือสิ่งแรกๆ ที่โมเดลรุ่นใหม่ล่าสุดได้รับการแก้ไขให้ดูสมจริงขึ้น

ดังนั้น เครื่องมือตรวจจับรูปภาพ AI นี้จึงทำงานในระดับที่ตาเปล่ามองไม่เห็น โมเดลที่ผ่านการฝึกฝนด้วยภาพจริงและภาพที่สร้างขึ้นนับล้านภาพจะอ่านการจัดวางพิกเซลเทียบกับพิกเซลข้างเคียง ซึ่งความสัมพันธ์นี้มีความแตกต่างระหว่างภาพจากเซนเซอร์กล้องกับภาพจากโมเดล diffusion โดยที่ลักษณะเฉพาะนี้ยังคงอยู่แม้ผ่านการถ่ายภาพหน้าจอมาแล้วก็ตาม ดังนั้นการลบข้อมูล EXIF จึงไม่ทำให้เครื่องมือนี้พลาดเป้า

0–100คะแนนความเชื่อมั่น

25จำนวนรูปภาพต่อชุด

9พื้นที่ที่ได้รับการแมป

0ไฟล์ที่ส่งไปยังเซิร์ฟเวอร์

กรณีที่ยากต่อการตรวจจับ

ภาพที่ยากซึ่งเครื่องมือตรวจจับอื่นมักพลาด

ภาพที่สร้างโดย AI ทั้งหมดเป็นกรณีที่ง่าย เครื่องมือตรวจจับรูปภาพ AI ส่วนใหญ่สามารถตรวจพบภาพที่สร้างจาก Midjourney ได้อย่างง่ายดาย ปัญหาจะเริ่มขึ้นเมื่อเป็นภาพที่มีการผสมผสาน ไฟล์ที่ถูกบีบอัดซ้ำ หรือภาพที่ผ่านการแชร์ผ่านหลายแพลตฟอร์มมาแล้ว

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.

ภาพถ่ายจริงที่มีการแก้ไขด้วย AI

มีการเพิ่มวัตถุ การลบคนออก หรือการเปลี่ยนฉากหลัง เฉพาะบางส่วนของภาพเท่านั้นที่เป็นสิ่งที่สร้างขึ้น ดังนั้นคะแนนรวมของทั้งภาพจึงเป็นการเฉลี่ยส่วนที่ถูกสร้างขึ้นกับพิกเซลของภาพจริงที่อยู่รอบๆ

ภาพถ่ายที่ปรับขนาดหรือรีทัชด้วย AI

ภาพถ่ายต้นฉบับเป็นภาพจริง แต่รายละเอียดภายในภาพไม่ใช่ โมเดลสำหรับการอัปสเกลและรีทัชจะสร้างรายละเอียดของรูขุมขน เส้นผม และลายผ้าที่เซนเซอร์กล้องไม่ได้บันทึกไว้จริง ซึ่งจะทำให้คะแนนความน่าจะเป็นของภาพถ่ายจริงขยับสูงขึ้น

การแคปหน้าจอและการนำกลับมาโพสต์ซ้ำ

ทุกแพลตฟอร์มจะทำการเข้ารหัสภาพที่คุณโพสต์ใหม่และตัดข้อมูลไฟล์ต้นฉบับทิ้งไป การตรวจสอบ Metadata จึงใช้ไม่ได้ผลในกรณีนี้ แต่สัญญาณในระดับพิกเซลจะลดลงแต่ยังคงอยู่ ซึ่งเป็นเหตุผลที่เครื่องมือนี้อ่านค่าจากเฟรมภาพแทนที่จะอ่านจากส่วนหัว (Header) ของไฟล์

การสลับใบหน้าและภาพบุคคลที่สร้างขึ้น

ร่างที่เป็นคนจริงแต่ใบหน้าถูกสร้างขึ้น หรือใบหน้าที่ไม่ได้มีตัวตนอยู่จริง พื้นที่ที่ถูกสลับใบหน้าจะมีคะแนนสูงกว่าส่วนอื่นของภาพอย่างชัดเจน จึงปรากฏเป็นจุดร้อน (Hot area) แทนที่จะเป็นการกระจายคะแนนสม่ำเสมอทั่วทั้งภาพ

ศิลปะที่มีสไตล์เฉพาะตัว อะนิเมะ และภาพประกอบ

การที่ภาพไม่ใช่ภาพถ่ายไม่ได้แปลว่ามันไม่จริง และการสับสนระหว่างสองเรื่องนี้เป็นจุดเริ่มต้นของการกล่าวหาที่ผิดพลาด ภาพวาดด้วยมือนั้นไม่มีสัญญาณรบกวนจากเซ็นเซอร์ (sensor noise) เช่นกัน ดังนั้นเครื่องมือตรวจจับภาพ AI จึงต้องให้น้ำหนักกับรูปแบบมากกว่าสไตล์

ภาพที่ถูกแก้ไขเพื่อหลบเลี่ยงการตรวจจับ

มีการซ้อนทับสัญญาณรบกวน ใส่ฟิลเตอร์ทับถม และบันทึกไฟล์ซ้ำแล้วซ้ำเล่า การแก้ไขที่ปกปิดร่องรอยของผู้สร้างนั้นทำให้ภาพเสียหายอย่างเห็นได้ชัด และความเสียหายระดับหนักจะผลักผลการวิเคราะห์ไปอยู่ในช่วงที่ไม่สามารถสรุปได้

ความแม่นยำ

ความแม่นยำของเครื่องมือตรวจจับภาพ AI

ในชุดข้อมูลอ้างอิง โมเดลมีความแม่นยำแบบสมดุลที่ 91.3% สำหรับภาพที่สะอาด หากเข้ารหัสภาพเหล่านั้นใหม่เป็น JPEG ที่คุณภาพ 60 ความแม่นยำจะอยู่ที่ 87.3% และหากลดลงเหลือคุณภาพ 40 จะอยู่ที่ 84.6% ความแม่นยำแบบสมดุลหมายถึงภาพจริงและภาพที่สร้างขึ้นได้รับค่าน้ำหนักเท่ากัน ดังนั้นตัวเลขนี้จึงไม่ได้ถูกทำให้สูงเกินจริงด้วยชุดทดสอบที่ไม่สมดุล

ตัวเลขเหล่านั้นมาจากเกณฑ์มาตรฐานที่เผยแพร่ของโมเดล ไม่ใช่การทดสอบภายใน ตัวเลขเหล่านั้นอธิบายถึงเลเยอร์พิกเซลในชุดข้อมูลนั้น และภาพของคุณไม่ใช่ชุดข้อมูลนั้น

สิ่งที่ลดความน่าเชื่อถือ

ภาพขนาดเล็กมาก และภาพใดก็ตามที่มีความยาวด้านที่สั้นกว่าต่ำกว่า 576 พิกเซล ซึ่งเล็กเกินกว่าที่จะแบ่งเป็นส่วนๆ ได้
ภาพหน้าจอของภาพหน้าจอ ซึ่งเฟรมถูกเข้ารหัสใหม่หลายครั้ง
ผลลัพธ์จากเครื่องมือสร้างภาพที่เพิ่งปล่อยออกมาในช่วงไม่กี่สัปดาห์ที่ผ่านมา
ฟิลเตอร์หนักๆ ขอบหนาๆ ภาพคอลลาจ และข้อความที่วางทับบนภาพ
เฟรมผสมที่มีเพียงส่วนเล็กๆ ที่สังเคราะห์ขึ้นและส่วนที่เหลือเป็นภาพถ่ายจริง

ผลบวกปลอม (false positive) คือภาพถ่ายจริงที่ถูกให้คะแนนเหนือเกณฑ์ การรีทัชหนักๆ การอัปสเกล และการบีบอัดอย่างรุนแรงเป็นสาเหตุทั่วไป และการอัปโหลดไฟล์ต้นฉบับแทนที่จะเป็นภาพหน้าจอจะแก้ไขปัญหาส่วนใหญ่ได้

ผลลบปลอม (false negative) คือภาพที่สร้างขึ้นซึ่งถูกให้คะแนนต่ำกว่าเกณฑ์ เครื่องมือสร้างภาพรุ่นใหม่ ส่วนที่สังเคราะห์ขึ้นขนาดเล็กในเฟรมจริง หรือไฟล์ที่ผ่านการฟอกข้อมูลมาอย่างหนักจะทำให้เกิดกรณีนี้

ผลลัพธ์เป็นเพียงหลักฐาน ไม่ใช่คำตัดสิน จงใช้มันประกอบกับทุกสิ่งที่คุณรู้เกี่ยวกับที่มาของภาพนั้น

เบื้องหลังการทำงาน

วิธีการที่เครื่องมือตรวจจับอ่านภาพ

มีสองช่องทางในการอ่านภาพแต่ละภาพ โดยแยกจากกันโดยเจตนา ช่องทางหนึ่งอ่านที่พิกเซล อีกช่องทางหนึ่งอ่านที่ไฟล์ ไม่มีช่องทางใดที่หักล้างอีกช่องทางหนึ่งโดยสมบูรณ์ เพราะทั้งสองวิธีมีข้อผิดพลาดคนละแบบ

ช่องทางพิกเซลคือ vision transformer ที่ได้รับการฝึกฝนด้วยชุดข้อมูล Community Forensics ซึ่งประกอบด้วยภาพถ่ายจริงและภาพที่สร้างขึ้นจากโมเดลจำนวนมากนับล้านภาพ มันจะอ่านเฟรมที่ขนาด 384 พิกเซลสี่เหลี่ยมจัตุรัสและส่งค่าความน่าจะเป็นดิบออกมา โดยมีการปรับเทียบเพื่อให้ตัวเลขสอดคล้องกับช่วงที่เผยแพร่ สิ่งที่มันตรวจพบคือร่องรอยทางสถิติของการสร้างภาพ โมเดล diffusion และเครือข่าย GAN ทิ้งลายเซ็นเฉพาะตัวของเครื่องสร้างไว้ในความสัมพันธ์ของพิกเซลข้างเคียง ซึ่งวัดความแตกต่างได้จากสิ่งที่เซ็นเซอร์และเลนส์สร้างขึ้น

จากนั้นโมเดลเดียวกันจะทำงานทั่วทั้งเฟรมในรูปแบบตารางของชิ้นส่วนที่ซ้อนทับกัน โดยแต่ละชิ้นส่วนจะได้รับคะแนนแยกกัน วิธีนี้ช่วยตรวจจับการแก้ไขบางส่วน เพราะใบหน้าที่ถูกเปลี่ยนจะแสดงผลในชิ้นส่วนของตัวเอง ในขณะที่ภาพถ่ายส่วนที่ไม่ถูกแตะต้องรอบๆ จะมีคะแนนต่ำ ภาพจำเป็นต้องมีความยาวด้านสั้นอย่างน้อย 576 พิกเซลจึงจะแบ่งออกเป็นพื้นที่เพียงพอ

ช่องทางไฟล์จะอ่านแหล่งที่มา มันจะตรวจสอบข้อมูลรับรอง C2PA และความถูกต้องของเนื้อหา รวมถึงยืนยันลายเซ็นด้วยวิธีทางวิทยาการรหัสลับ จากนั้นจะสแกนหาพารามิเตอร์การสร้างภาพที่ฝังอยู่ ชื่อเครื่องสร้าง และการประกาศลายน้ำ SynthID ข้อมูลรับรองที่ลงนามซึ่งผูกกับพิกเซลเหล่านี้ถือว่ามีความน่าเชื่อถือสูง ส่วนสัญลักษณ์ข้อความทั่วไปถือว่ามีความน่าเชื่อถือต่ำ เนื่องจากใครก็สามารถคัดลอกมาใส่ได้ ทั้งสองจึงถูกให้คะแนนต่างกัน

ทั้งสองช่องทางจะรวมกันเป็นข้อสรุปเดียว และกรณีที่ผลลัพธ์ไม่ตรงกันจะถูกรายงานออกมาแทนที่จะซ่อนไว้ คะแนนทั้งภาพที่ต่ำแต่มีพื้นที่ส่วนใหญ่เกินเกณฑ์จะส่งกลับเป็นผลลัพธ์ที่พบหลักฐานขัดแย้งกันซึ่งระบุไว้อย่างชัดเจน

สิ่งที่เครื่องมือนี้ไม่ทำ: ไม่มีการวิเคราะห์ระดับความผิดพลาด (error level analysis), การจับคู่สัญญาณรบกวนของเซ็นเซอร์ (sensor pattern noise matching) หรือการตรวจสอบเรขาคณิตของเงาและการสะท้อน เทคนิคเหล่านี้เป็นเทคนิคทางนิติวิทยาศาสตร์จริงและไม่ได้รวมอยู่ในรุ่นนี้ การอ้างว่าทำได้จะง่ายแต่ก็เป็นเรื่องเท็จ

ทำไมต้องพิกเซล

ทำไมข้อมูลเมตาและลายน้ำถึงใช้ไม่ได้กับภาพในโลกแห่งความเป็นจริง

ข้อมูลเมตาจะถูกลบทันทีที่ภาพถูกโพสต์ลงบนแพลตฟอร์มเกือบทุกแห่ง ดังนั้นการตรวจสอบที่อ้างอิงจากข้อมูลเมตาจึงล้มเหลวกับภาพที่คนต้องการตรวจสอบจริงๆ ภาพที่คนแปลกหน้าส่งให้คุณได้ผ่านกระบวนการบีบอัดไฟล์มาแล้วโดยไม่เหลือข้อมูลไฟล์ใดๆ ให้ตรวจสอบ

EXIF เก็บข้อมูลยี่ห้อกล้อง เลนส์ ค่าแสง และบางครั้งก็เป็นสถานที่ มันยังคงอยู่หากคัดลอกไฟล์โดยตรง แต่มันจะหายไปเมื่ออัปโหลดขึ้นโซเชียลมีเดีย แอปส่งข้อความ การถ่ายภาพหน้าจอ หรือการบันทึกไฟล์ซ้ำส่วนใหญ่

ข้อมูลรับรองเนื้อหาเป็นการปรับปรุงที่แท้จริง และเครื่องมือนี้จะตรวจสอบข้อมูลเหล่านั้นด้วยวิธีทางวิทยาการรหัสลับหากมีอยู่ แต่มันจะใช้ได้ก็ต่อเมื่อทุกเครื่องมือในกระบวนการรักษาข้อมูลเหล่านั้นไว้ และการบันทึกไฟล์ผ่านโปรแกรมแก้ไขที่ไม่มีการรองรับเพียงครั้งเดียวก็ทำให้กระบวนการนี้ขาดช่วง การใช้งานจริงยังมีน้อย ดังนั้นภาพส่วนใหญ่จึงไม่มีข้อมูลนี้ และการไม่มีข้อมูลก็ไม่ได้พิสูจน์อะไร ลายน้ำที่มองไม่เห็นจะใช้ได้ก็ต่อเมื่อเครื่องสร้างภาพได้ใส่ไว้และไม่มีอะไรมาทำให้มันเสียหายหลังจากนั้น การครอบตัดหรือการเข้ารหัสใหม่สามารถลบลายน้ำได้ และเครื่องสร้างภาพจำนวนมากก็ไม่เคยใส่ลายน้ำไว้เลย

นั่นทำให้การวิเคราะห์ระดับพิกเซลเป็นวิธีเดียวที่เหลืออยู่ในการตรวจสอบภาพหลังจากผ่านการถ่ายภาพหน้าจอมาแล้ว มันไม่สมบูรณ์แบบ และหัวข้อด้านล่างนี้จะระบุอย่างตรงไปตรงมาว่ามันมีข้อจำกัดตรงไหนบ้าง นี่เป็นวิธีเดียวที่รองรับวิธีการที่ภาพแพร่กระจายอยู่ในปัจจุบัน

ความครอบคลุม

เครื่องมือสร้างภาพที่ตรวจจับได้

มีสองสิ่งที่เกิดขึ้นที่นี่ และการนำมารวมกันเป็นสาเหตุที่ทำให้เครื่องมือต่างๆ กล่าวอ้างเกินจริง โมเดลระดับพิกเซลไม่ได้ระบุยี่ห้อ แต่มันแยกพื้นผิวที่ถูกสร้างขึ้น (generated texture) ออกจากพื้นผิวของกล้อง (camera texture) โดยทั่วไป ซึ่งช่วยให้มันวิเคราะห์โมเดลที่มันไม่เคยเห็นมาก่อนได้ ส่วนการสแกนไฟล์นั้นแยกกัน ซึ่งสามารถระบุเครื่องมือที่ใช้ได้อย่างแม่นยำ

สิ่งที่การวิเคราะห์ระดับพิกเซลทำ

มันจะส่งกลับค่าความน่าจะเป็นที่ภาพนี้เป็นภาพสังเคราะห์ไม่ว่าจะถูกสร้างขึ้นมาด้วยวิธีใด ไม่มีการระบุยี่ห้อกับตัวเลขนั้น เครื่องมือสร้างภาพที่เพิ่งปล่อยออกมาเมื่อไม่กี่สัปดาห์ที่ผ่านมาจะอยู่ในช่วงที่ความแม่นยำของผลลัพธ์ต่ำกว่า ซึ่งเป็นเรื่องปกติสำหรับเครื่องมือตรวจจับทุกตัว

สิ่งที่การสแกนไฟล์สามารถระบุได้

เมื่อภาพยังคงมีข้อมูลรับรอง (credentials) หรือพารามิเตอร์การสร้างภาพ การสแกนจะระบุชื่อเครื่องมือได้ สัญลักษณ์เหล่านี้หลงเหลืออยู่น้อยกว่าที่คนส่วนใหญ่คาดไว้มาก

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

ชื่อผลิตภัณฑ์เป็นของผู้เป็นเจ้าของ รายชื่อที่นี่แสดงถึงความครอบคลุมในการตรวจจับ ไม่ใช่การเป็นพันธมิตร

คำถามของผู้ที่สงสัย

ภาพที่สร้างจาก AI สามารถแก้ไขเพื่อหลบเลี่ยงการตรวจจับได้หรือไม่

ใช่ ผู้คนพยายามทำกัน และมันก็ได้ผลบ่อยพอที่จะควรค่าแก่การทำความเข้าใจ การตรวจจับเป็นเป้าหมายที่เปลี่ยนแปลงอยู่เสมอ และหน้าเว็บใดที่อ้างว่าเป็นอย่างอื่นนั้นกำลังขายของ

ความพยายามเหล่านั้นแบ่งออกเป็นกลุ่มต่างๆ เช่น การเพิ่มสัญญาณรบกวน, การซ้อนฟิลเตอร์หนักๆ, การบันทึกซ้ำหลายๆ ครั้ง, การครอบตัดภาพให้แคบลง, การทำภาพหน้าจอ (screenshot), และการส่งภาพผ่านโมเดลตัวที่สอง ซึ่งแต่ละวิธีจะลดทอนร่องรอยของการสร้างภาพที่ตัวตรวจจับใช้ในการอ่านค่า

นี่คือส่วนที่มักถูกมองข้าม การแก้ไขเหล่านั้นทำลายคุณภาพของภาพไปด้วย หากปรับแต่งหนักเกินไปจนกลบสัญญาณไปหมด คุณก็ทำให้ภาพเสียหายอย่างเห็นได้ชัด และความเสียหายนั้นสามารถตรวจวัดได้ ไฟล์ที่ผ่านการดัดแปลงมาอย่างหนักมักจะตกอยู่ในช่วงที่ไม่สามารถสรุปผลได้ มากกว่าที่จะผ่านไปได้ว่าเป็นภาพจริง

โมเดลถูกฝึกสอนด้วยตัวอย่างที่ผ่านการประมวลผลภายหลังและผ่านการแก้ไขเพื่อหลบเลี่ยงการตรวจจับ ไม่ใช่แค่ผลลัพธ์ที่สะอาด ดังนั้นการบีบอัดระดับปานกลางและฟิลเตอร์ทั่วไปจึงไม่สามารถเอาชนะมันได้ ข้อจำกัดที่เป็นจริงคือ: ภาพที่ถูกปรับแต่งไปไกลเกินไปจะสรุปผลไม่ได้ และเครื่องมือจะบอกตามนั้นแทนที่จะคาดเดา

ส่วนนี้อธิบายหมวดหมู่ของความพยายามในการหลบเลี่ยงเพราะผู้คนค้นหาข้อมูลเหล่านี้และสมควรได้รับคำตอบที่ตรงไปตรงมา โดยจงใจที่จะไม่ให้การตั้งค่า ขั้นตอน หรือเครื่องมือใดๆ สำหรับการเอาชนะการตรวจจับ

การดูด้วยตา

สัญญาณบ่งชี้ว่าภาพถูกสร้างโดย AI

ก่อนที่คุณจะอัปโหลดอะไร ให้สังเกต 8 อย่างนี้ ไม่มีข้อใดตัดสินได้ด้วยตัวมันเองเพียงข้อเดียว

นับนิ้ว แล้วดูว่ามือจับวัตถุอย่างไร
ตรวจสอบฟัน หู และเครื่องประดับ ซึ่งเป็นจุดที่รูปร่างขนาดเล็กที่ซ้ำกันมักจะผิดเพี้ยน
อ่านข้อความบนป้าย ฉลาก และบรรจุภัณฑ์
มองหาภาพสะท้อนในดวงตา กระจก และแก้ว
ไล่ทิศทางของเงากลับไปยังแหล่งกำเนิดแสง
สแกนฝูงชน ผ้า และใบไม้ เพื่อหารูปแบบที่ซ้ำกัน
ตามขอบที่เส้นผมหรือขนจรดกับพื้นหลัง
มองหาผิวหนังที่ไม่มีรูขุมขน ไม่มีความไม่สมมาตร และไม่มีตำหนิ

ตอนนี้คือส่วนที่น่าอึดอัด เครื่องมือสร้างภาพรุ่นใหม่ล่าสุดสามารถผ่านรายการนี้ได้เกือบหมด มือส่วนใหญ่ถูกแก้ไขแล้ว ข้อความดูใกล้เคียง และพื้นผิวผิวหนังมีความสมจริงในความละเอียดเต็มที่ สัญญาณเหล่านี้ยังคงจับผลลัพธ์รุ่นเก่าได้ ซึ่งเป็นสิ่งที่หมุนเวียนอยู่มาก แต่การตรวจสอบผ่านทั้ง 8 ข้อไม่ได้พิสูจน์อะไร ช่องว่างนั้นคือสิ่งที่การวิเคราะห์พิกเซลเข้ามาเติมเต็ม

ในการใช้งานจริง

สิ่งที่คนมักนำมาตรวจสอบ

ภาพถ่ายสินค้าและประกาศขายสินค้า

ภาพสินค้าที่ถูกสร้างขึ้นจะขายสินค้าที่ไม่มีอยู่จริง ตรวจสอบภาพในประกาศก่อนที่คุณจะจ่ายเงิน โดยเฉพาะเมื่อภาพถ่ายบางรูปดูเนียนกว่าภาพอื่นๆ ของผู้ขาย

ใบเสร็จ ใบแจ้งหนี้ และหลักฐานการชำระเงิน

ใบเสร็จที่ทำปลอมขึ้นมาเป็นจุดเริ่มต้นของการฉ้อโกงเงินคืนส่วนใหญ่ ให้นำภาพมาตรวจสอบและดูแผนที่พื้นที่ (region map) เนื่องจากภาพเหล่านี้มักเป็นเทมเพลตจริงที่ถูกแก้ไขตัวเลข

เอกสารระบุตัวตนและภาพเซลฟี่เพื่อยืนยันตัวตน

ภาพถ่ายระบุตัวตนสังเคราะห์และเอกสารที่ถูกแก้ไขเข้าสู่คิวการตรวจสอบทุกวัน แผนที่พื้นที่สำคัญกว่าคะแนนรวม เพราะส่วนที่ปลอมแปลงมักจะเป็นเพียงจุดเล็กๆ

รูปโปรไฟล์และรูปภาพในแอปหาคู่

ใบหน้าที่ไม่มีตัวตนจริงนั้นสร้างได้ราคาถูกและตรวจจับได้ยาก ตรวจสอบรูปโปรไฟล์ก่อนที่คุณจะเชื่อใจใคร โดยเฉพาะเมื่อมีแค่รูปเดียว

ภาพถ่ายประกันภัยและหลักฐานความเสียหาย

ทั้งความเสียหายที่ถูกสร้างขึ้นและหลักฐานที่ถูกแก้ไขต่างก็ปรากฏในการเคลมประกัน การแก้ไขบางส่วนบนภาพถ่ายจริงเป็นรูปแบบทั่วไป ดังนั้นให้อ่านที่ส่วนของตาราง ไม่ใช่ที่ผลรวม

ภาพถ่ายการจัดส่งและหลักฐานการทำงานเสร็จสิ้น

ภาพหลักฐานการจัดส่งนั้นปลอมแปลงได้ง่ายและไม่ค่อยได้รับการตรวจสอบ ให้ตรวจสอบภาพเหล่านี้เมื่อมีข้อพิพาทเรื่องพัสดุหรือมีการแจ้งว่างานเสร็จสิ้นเพียงแค่ส่งภาพมาให้ดู

ภาพถ่ายข่าวและโพสต์ไวรัล

ภาพปลอมที่แนบเนียนจะแพร่กระจายเร็วที่สุดในช่วงชั่วโมงแรกของเหตุการณ์ด่วน โปรดตรวจสอบก่อนที่คุณจะเผยแพร่หรือแชร์ต่อ และเก็บรายงานไว้คู่กับไฟล์ภาพ

งานศิลปะ ภาพประกอบ และแฟ้มผลงาน

ทั้งสองทิศทางก่อให้เกิดความเสียหาย: การนำผลงานที่สร้างโดย AI มาแอบอ้าง และการกล่าวหาศิลปินที่เป็นมนุษย์อย่างผิดๆ ให้อ่านหลักฐานแทนการดูผลสรุปเพียงอย่างเดียว เพราะรูปลักษณ์ที่มีสไตล์ไม่ได้พิสูจน์อะไรทั้งสิ้น

ประกาศอสังหาริมทรัพย์ การเช่าที่พัก และการท่องเที่ยว

ภาพภายในที่ถูกสร้างขึ้นและภาพภายนอกที่ถูกปรับแต่งจะแสดงสถานที่ที่ไม่มีอยู่จริง ตรวจสอบภาพประกาศก่อนที่คุณจะโอนเงินมัดจำสำหรับสถานที่ที่คุณไม่เคยไปเยี่ยมชม

การเรียกร้องความช่วยเหลือจากองค์กรการกุศลและภาพระดมทุน

ภาพที่สร้างขึ้นซึ่งกระตุ้นอารมณ์ถูกนำมาใช้เพื่อหลอกลวงบริจาค ตรวจสอบภาพประกอบคำร้องขอที่เร่งด่วนก่อนที่คุณจะบริจาค และก่อนที่คุณจะแชร์ต่อ

ผลกระทบ

สิ่งที่เกิดขึ้นเมื่อภาพปลอมเล็ดลอดไปได้

การฉ้อโกงในตลาดออนไลน์

สินค้าไม่มีอยู่จริง

ผู้ขายลงประกาศขายเฟอร์นิเจอร์ด้วยภาพที่สร้างขึ้นตามคำสั่ง รับเงินจากผู้ซื้อจำนวนมาก แล้วปิดบัญชี ผู้ซื้อแต่ละคนต่างต้องเจอกับข้อพิพาทกับธนาคารและได้ภาพที่ไม่ตรงกับสินค้าใดๆ เลย

การหลอกลวงในความสัมพันธ์

ใบหน้าที่ไม่มีตัวตนอยู่จริง

ภาพพอร์ตเทรตสังเคราะห์ช่วยให้ผู้ก่อเหตุคนเดียวสามารถสวมบทบาทเป็นตัวละครหลายคนได้โดยไม่ต้องเสี่ยงกับการโดนจับได้ด้วยการค้นหาภาพย้อนกลับ (reverse-image-search) เหมือนการขโมยภาพคนอื่นมาใช้ เหยื่อสูญเสียเงินเป็นเวลานานหลายเดือน และคำแนะนำทั่วไปที่ให้ตรวจสอบว่าภาพนั้นปรากฏที่อื่นหรือไม่ก็ใช้ไม่ได้ผลอีกต่อไป

การตรวจสอบตัวตน

การอนุมัติบุคคลที่ไม่มีอยู่จริง

ภาพเซลฟี่ที่สร้างขึ้นและเอกสารที่ถูกแก้ไขสามารถผ่านคิวการตรวจสอบลูกค้า (KYC) ที่สร้างมาเพื่อป้องกันการปลอมแปลงโดยมนุษย์ บัญชีที่ถูกเปิดขึ้นจะถูกใช้สำหรับการฟอกเงิน และตัวจริงของเจ้าของข้อมูลที่ถูกนำมาประกอบร่างจะมารู้เรื่องในอีกนานต่อมา

การฉ้อโกงการเคลมประกัน

ความเสียหายที่ถูกเติมแต่งในภายหลัง

ภาพถ่ายจริงของรถคันหนึ่งถูกเติมแต่งด้วย generative fill ให้มีรอยบุบที่ไม่เคยเกิดขึ้นจริง คะแนนรวมของภาพมักอ่านค่าได้ว่าเป็นของจริง เพราะส่วนใหญ่เป็นเช่นนั้นจริงๆ และการเคลมประกันก็ผ่านอนุมัติ

ข่าวสารเหตุการณ์ด่วน

ชั่วโมงแรกเป็นของภาพปลอม

ระหว่างเหตุการณ์ที่กำลังเกิดขึ้น ภาพที่สร้างขึ้นจะแพร่กระจายไปเรื่อยๆ ในขณะที่การตรวจสอบยังตามไม่ทัน การแก้ไขความเข้าใจผิดเข้าถึงคนได้เพียงส่วนน้อยที่เห็นภาพต้นฉบับ และภาพนั้นก็ถูกส่งต่อวนไปเรื่อยๆ นานหลายปีหลังจากนั้น

การขโมยสไตล์

ศิลปินต้องแข่งขันกับงานเลียนแบบ

ผลงานที่สร้างขึ้นในสไตล์ของศิลปินที่ยังมีชีวิตอยู่จะตัดราคางานจ้างและท่วมแท็กงานของศิลปิน ผลย้อนกลับก็เกิดขึ้นเช่นกัน คือศิลปินถูกกล่าวหาว่าใช้ AI สร้างผลงานของตัวเอง เพียงเพราะความรู้สึกส่วนตัวของคนอื่นเท่านั้น

เครื่องมือนี้สำหรับใคร

ใครคือกลุ่มเป้าหมายของเครื่องมือนี้

ผู้ใช้งานทั่วไป

มีคนส่งภาพมาให้คุณแล้วรู้สึกว่ามันแปลกๆ ให้นำภาพมาวาง อ่านค่าที่ได้ แล้วดำเนินการต่อ ไม่ต้องมีบัญชี ไม่ต้องติดตั้งโปรแกรม และไฟล์จะยังคงอยู่ในเบราว์เซอร์ของคุณ

ผู้ซื้อและผู้ขาย

คุณกำลังจะจ่ายเงินให้กับสินค้าที่คุณเห็นเพียงแค่ภาพถ่าย แผนที่พื้นที่ (region map) มีความสำคัญที่สุด เนื่องจากภาพสินค้าที่ถูกแก้ไขมักเป็นภาพจริงที่มีการเพิ่มรายละเอียดที่ไม่มีอยู่จริงเข้าไป

ทีมความปลอดภัยและความน่าเชื่อถือ

คุณกำลังคัดกรองคิวงาน ไม่ใช่ตรวจสอบภาพเพียงภาพเดียว การประมวลผลแบบกลุ่มสามารถรองรับได้ครั้งละ 25 ภาพพร้อมผลลัพธ์แยกตามภาพ และทุกผลลัพธ์สามารถส่งออกเป็น JSON เพื่อแนบไปกับเคสงานของคุณได้

นักข่าวและนักตรวจสอบข้อเท็จจริง

คุณจำเป็นต้องอธิบายเหตุผลให้บรรณาธิการฟัง การวิเคราะห์สัญญาณจะแสดงให้เห็นว่ามีปัจจัยใดบ้างและมีผลกระทบมากน้อยเพียงใด มีการเผยแพร่ช่วงของคะแนน และข้อจำกัดต่างๆ จะวางไว้บนหน้าเว็บแทนที่จะถูกซ่อนไว้

นักการศึกษาและนักเรียน

คุณกำลังสอนให้ผู้คนชั่งน้ำหนักหลักฐานแทนที่จะเชื่อเพียงแค่ผลสรุป แผนที่พื้นที่ช่วยให้เห็นเหตุผลได้อย่างชัดเจน ซึ่งดีกว่าการให้ตัวเลขเปอร์เซ็นต์เพียงอย่างเดียวในห้องเรียน

ศิลปินและนักออกแบบ

คุณกำลังตรวจสอบงานที่ส่งเข้ามา หรือปกป้องผลงานของคุณเองจากการถูกกล่าวหา ภาพที่มีสไตล์เฉพาะตัวเป็นกรณีที่ยากที่สุด และเครื่องมือนี้จะแสดงความไม่แน่นอนออกมาให้เห็นแทนที่จะปกปิดมันไว้

กรณีการใช้งาน

ใครตรวจสอบรูปภาพ และทำไม

สำนักข่าว

ตรวจสอบรูปภาพที่ส่งเข้ามาให้ก่อนนำไปใช้งาน และเก็บรายงานไว้พร้อมกับไฟล์ข่าว

ตลาดออนไลน์

ตรวจจับรูปภาพสินค้าที่สร้างจาก AI และรูปภาพรายการสินค้าปลอมก่อนที่จะเผยแพร่

แอปหาคู่และความปลอดภัยทางสังคม

ตรวจสอบรูปโปรไฟล์ก่อนที่คุณจะเชื่อใจบุคคลนั้น

การศึกษา

ตรวจสอบผลงานที่ส่งเข้ามาและแสดงให้นักเรียนเห็นว่าหลักฐานที่แท้จริงมีลักษณะอย่างไร

ประกันภัยและการเคลม

คัดกรองรูปภาพการเคลมเพื่อหาความเสียหายที่ถูกสร้างขึ้นหรือหลักฐานที่ผ่านการตัดต่อ

แบรนด์และเอเจนซี

ตรวจสอบรูปภาพจากซัพพลายเออร์และรูปภาพสต็อก เพื่อไม่ให้มีภาพที่สร้างจาก AI หลุดเข้าไปในแคมเปญ

ขั้นตอนถัดไป

คุณพบว่ามันเป็น AI แล้วจะทำอย่างไรต่อ?

บันทึกหลักฐานไว้ก่อน

ดาวน์โหลดรายงาน JSON และเก็บไฟล์ต้นฉบับไว้ โพสต์อาจถูกลบและบัญชีอาจปิดตัวลงในขณะที่คุณกำลังตัดสินใจว่าจะทำอย่างไร
ค้นหาสำเนาที่เก่าที่สุด

ค้นหาภาพย้อนกลับเพื่อหาสำเนาที่เก่าที่สุด ภาพที่อยู่บนออนไลน์มาตั้งแต่ปี 2019 ไม่น่าจะเป็นผลลัพธ์จาก diffusion ไม่ว่าพิกเซลจะบ่งชี้อย่างไรก็ตาม
ดูบัญชีที่อยู่เบื้องหลัง

ตรวจสอบผู้ขาย โปรไฟล์ หรือหน้าเพจเพื่อหาสัญญาณอื่นๆ เช่น อายุของบัญชี ภาพอื่นมีลายเซ็นเดียวกันหรือไม่ และภาพนั้นปรากฏภายใต้ชื่ออื่นหรือไม่
รายงานในที่ที่คุณพบ

แพลตฟอร์มส่วนใหญ่ในปัจจุบันมีนโยบายเกี่ยวกับสื่อสังเคราะห์ (synthetic media) ให้รายงานภายใต้กฎข้อนั้นโดยเฉพาะแทนที่จะเป็นหมวดหมู่สแปมทั่วไป และแนบคะแนนไปด้วยหากแบบฟอร์มอนุญาต
อย่าแชร์ต่อโดยไม่มีการระบุที่มา

การรีโพสต์ภาพปลอมเพื่อเตือนผู้คนมีแต่จะทำให้มันแพร่กระจายมากขึ้น และคำเตือนนั้นจะแยกออกจากภาพหลังจากแชร์ไปไม่กี่ครั้ง ให้ระบุที่มาในโพสต์นั้นเอง

ทางเลือกอื่น

วิธีการตรวจสอบนี้เปรียบเทียบกับวิธีตรวจสอบอื่นๆ อย่างไร

วิธีการ	ใช้งานได้กับภาพแคปหน้าจอ	อธิบายผลลัพธ์	รองรับการแก้ไขเพียงบางส่วน	ค่าใช้จ่าย
ตรวจสอบด้วยสายตาของคุณเอง	ใช่	ไม่ใช่	ไม่ค่อย	ฟรี
โปรแกรมดู Metadata หรือ EXIF	ไม่ใช่	บางส่วน	ไม่ใช่	ฟรี
ตรวจสอบลายน้ำหรือข้อมูลรับรอง	เฉพาะเมื่อยังมีข้อมูลอยู่	บางส่วน	ไม่ใช่	ฟรี
ค้นหาด้วยรูปภาพ	บางครั้ง	ไม่ใช่	ไม่ใช่	ฟรี
สอบถามจาก AI แชทบอททั่วไป	ไม่น่าเชื่อถือ	ฟังดูมั่นใจแต่มักจะผิด	ไม่ใช่	หลากหลาย
เครื่องมือตรวจสอบนี้	ใช่	ใช่	ใช่	ฟรี

การถามแชทบอทเป็นข้อผิดพลาดที่พบบ่อยที่สุด โมเดลภาษาทั่วไปจะสร้างย่อหน้าที่ลื่นไหลและมั่นใจโดยไม่มีการวิเคราะห์ทางนิติวิทยาศาสตร์รองรับ ไม่มีการกำหนดเกณฑ์มาตรฐาน ไม่มีการอ้างอิง และไม่มีวิธีแสดงว่าพิกเซลใดที่นำไปสู่คำตอบนั้น มันเดาคำตอบเป็นประโยคที่สมบูรณ์และความลื่นไหลนั้นเองที่ทำให้เราคล้อยตาม

ฟีเจอร์ต่อฟีเจอร์

เปรียบเทียบกับเครื่องมือตรวจจับออนไลน์ทั่วไป

เครื่องมือส่วนใหญ่ทำหน้าที่เดียวคือรับไฟล์ที่คุณอัปโหลดแล้วส่งตัวเลขกลับมา นี่คือสิ่งที่เครื่องมือเหล่านั้นขาดไปเมื่อเทียบกันทีละแถว

ฟีเจอร์	Best AI Image Detector	เครื่องมือออนไลน์ทั่วไป
ทำงานในเบราว์เซอร์ ไม่มีการอัปโหลด	ใช่	ไม่ใช่ ไฟล์ที่ส่งไปยังเซิร์ฟเวอร์
ค้นหาการตัดต่อจาก AI ในรูปภาพจริง	ใช่	ไม่ใช่ ดูได้เฉพาะภาพรวมทั้งภาพ
แผนผังความร้อนรายพื้นที่พร้อมคะแนนรายช่อง	ใช่ 9 ช่อง	ไม่ใช่
ช่วงคะแนนที่เผยแพร่และเส้นตัดสิน	ใช่	บางส่วน คะแนนเท่านั้น ไม่ระบุช่วงคะแนน
การตรวจสอบ Content Credentials (C2PA)	ใช่	ไม่ใช่
ตรวจสอบแบบชุดในรอบเดียว	ใช่ สูงสุด 25 ภาพ	บางส่วน มักตรวจสอบทีละภาพ
รายงาน PDF ที่พิมพ์ได้	ใช่	ไม่ใช่
การส่งออกข้อมูล JSON ที่เครื่องอ่านได้	ใช่	ไม่ใช่
รองรับไฟล์ HEIC, AVIF และ TIFF	ใช่	บางส่วน รองรับเฉพาะ JPG และ PNG
ระบุค่าความแม่นยำและข้อจำกัด	ใช่	ไม่ใช่
โควตาฟรีต่อวัน	ใช่ 50 ภาพ	บางส่วน รวม 10 ถึง 20 ภาพ
ไม่จำเป็นต้องลงชื่อเข้าใช้	ใช่	ไม่ใช่ ต้องสมัครสมาชิกเพื่อดูผลลัพธ์
ลิงก์รายงานที่แบ่งปันได้	ใช่ ไม่มีการอัปโหลด	บางส่วน โฮสต์บนเซิร์ฟเวอร์ของพวกเขา
ไม่มีโฆษณา	ใช่	ไม่ใช่

คอลัมน์ขวาอธิบายรูปแบบทั่วไปของเครื่องมือตรวจสอบบนเว็บแบบฟรี ไม่ใช่เจาะจงผลิตภัณฑ์ใดผลิตภัณฑ์หนึ่ง เครื่องมือแต่ละตัวอาจทำได้ดีกว่าในบางบรรทัด การเปรียบเทียบนี้เน้นที่กรณีทั่วไปไม่ใช่กรณีที่ดีที่สุด

การเข้าถึง

ใช้งานฟรี ไม่ต้องมีบัญชี

การตรวจสอบทุกครั้งฟรี คุณไม่จำเป็นต้องมีบัญชี ที่อยู่อีเมล หรือวิธีการชำระเงิน และไม่มีการทดลองใช้ที่หมดอายุ เหตุผลเป็นเรื่องเชิงโครงสร้างมากกว่าความใจกว้าง: โมเดลรันอยู่ภายในเบราว์เซอร์บนอุปกรณ์ของคุณเอง ดังนั้นจึงไม่มีค่าใช้จ่ายเซิร์ฟเวอร์ต่อการตรวจสอบที่ต้องเรียกเก็บคืน โควตา 50 ภาพต่อวันเป็นเกณฑ์การใช้งานที่เหมาะสมมากกว่าการกั้นด้วยเพย์วอลล์ และมันจะรีเซ็ตในข้ามคืน การตรวจจับใน Best AI Image Detector รุ่นฟรีนี้จะยังคงฟรีต่อไป

ฟรี

$0ไม่มีบัตร ไม่มีวันหมดอายุ

ตรวจสอบได้ 50 ภาพต่อวัน
ไม่มีบัญชี
ครั้งละ 25 ภาพ
สูงสุด 60 MB ต่อไฟล์
แผนที่แสดงภูมิภาค
การตรวจสอบ Content Credentials
ลิงก์รายงานที่แชร์ได้
ส่งออกเป็น PDF และ JSON

แบบชำระเงิน

ยังไม่มี

ไม่มีระดับการชำระเงินและไม่มีกำหนดการสำหรับบริการดังกล่าว หากมีเข้ามา มันจะครอบคลุมถึงการรายงานและขั้นตอนการทำงานของทีม และทุกอย่างที่ระบุไว้ข้างต้นจะยังคงฟรีต่อไป ไม่มีอะไรที่นี่ที่เป็นการทดลองใช้ที่หมดอายุ

สิ่งที่ระดับการชำระเงินจะเพิ่มเข้ามา

การประมวลผลแบบกลุ่มจำกัดที่ 25 ภาพและไฟล์ขนาด 60 MB ซึ่งเป็นขีดจำกัดที่แท็บเบราว์เซอร์จัดการได้อย่างสบาย โควตารายวันจะถูกนับบนอุปกรณ์ของคุณเองและรีเซ็ตตอนเที่ยงคืนตามเขตเวลาของคุณ

ความเป็นส่วนตัว

เกิดอะไรขึ้นกับภาพที่คุณอัปโหลด

ไม่มีการอัปโหลดไฟล์ใดๆ ไฟล์ที่คุณเลือกจะถูกอ่านและให้คะแนนภายในแท็บเบราว์เซอร์ของคุณ และไม่เคยถูกส่งไปยังเซิร์ฟเวอร์ ดังนั้นจึงไม่มีระยะเวลาในการเก็บรักษาและไม่มีอะไรต้องลบ ภาพของคุณไม่เคยถูกนำไปใช้สำหรับการฝึกสอน เพราะมันไม่เคยไปถึงที่ใดที่อาจถูกนำไปใช้ได้ ยกเว้นกรณีเดียว: ช่อง URL จะดึงภาพจากระยะไกลผ่านเครือข่าย และเมื่อโฮสต์บล็อกการเข้าถึงโดยตรง คำขอนั้นจะถูกส่งผ่านพร็อกซีสาธารณะ

เลือก ไฟล์จะถูกอ่านจากอุปกรณ์ของคุณโดยหน้าเว็บ

คะแนน โมเดลรันบนฮาร์ดแวร์ของคุณเอง โดยออฟไลน์จากเรา

ละทิ้ง ปิดแท็บแล้วจะไม่เหลือสิ่งใดตกค้าง

อ่านนโยบายความเป็นส่วนตัว

ความเข้ากันได้

รูปแบบและอุปกรณ์ที่ใช้งานได้

มันรันในเบราว์เซอร์สมัยใหม่ทุกตัวบนอุปกรณ์ใดก็ได้โดยไม่ต้องติดตั้งอะไร ไม่มีแอปและไม่มีส่วนขยาย ซึ่งมักจะเป็นสิ่งที่ผู้คนค้นหา: เครื่องมือตรวจจับภาพ AI ออนไลน์ที่ใช้งานบนโทรศัพท์ได้โดยไม่ต้องดาวน์โหลด ตัวเลือกไฟล์จะเข้าถึงกล้องและคลังภาพของคุณ รูปแบบที่มีเลเยอร์อย่าง PSD จะไม่ถูกอ่านโดยตรง ดังนั้นให้ส่งออกเป็น PNG หรือ JPG แบบรวมเลเยอร์

รูปแบบไฟล์: JPG, PNG, WebP, AVIF, HEIC, HEIF, GIF, TIFF, BMP, JPEG XL
ขนาดไฟล์สูงสุด: 60 MB ต่อภาพ
ขนาดกลุ่มประมวลผล: ครั้งละ 25 ภาพ
การป้อน URL: ลิงก์ภาพโดยตรงและหน้าเว็บสาธารณะ
มือถือ: เบราว์เซอร์มือถือสมัยใหม่ทุกตัว
แอปหรือส่วนขยาย: ไม่มีเลย — ไม่ต้องติดตั้งสิ่งใด
ข้อกำหนด: เปิดใช้งาน JavaScript และ WebAssembly

เมื่อต้องการปริมาณมาก

การตรวจสอบภาพจำนวนมาก

การประมวลผลแบบกลุ่มรองรับครั้งละ 25 ภาพ แต่ละภาพจะถูกให้คะแนนตามลำดับและบัตรข้อมูลจะอัปเดตทันทีที่เสร็จสิ้น ดังนั้นผลลัพธ์จะปรากฏในขณะที่ภาพที่เหลือรันอยู่ บัตรข้อมูลแต่ละใบจะเปิดรายงานฉบับเต็มได้ และการประมวลผลแบบกลุ่มจะส่งออกเป็นไฟล์ JSON ไฟล์เดียวที่มีคะแนน ช่วงความเชื่อมั่น สถิติภูมิภาค และสัญญาณสำหรับแต่ละภาพ

ยังไม่มี API

ไม่มีจุดเชื่อมต่อแบบโฮสต์ (hosted endpoint) ในขณะนี้ และการอธิบายสิ่งที่ยังไม่มีให้ใช้งานจะทำให้คุณเสียเวลา ตัวตรวจจับรันบนฝั่งไคลเอนต์ทั้งหมด ดังนั้นการรวมระบบในปัจจุบันหมายถึงการฝังหน้าเว็บแทนที่จะเรียกใช้บริการ หากคุณต้องการการเข้าถึงผ่านโปรแกรม โปรดแจ้งผ่านหน้าติดต่อเรา ซึ่งความต้องการนั้นจะเป็นเหตุผลที่สมควรแก่การสร้างมันขึ้นมา

เปรียบเทียบกับจุดตรวจสอบสาธารณะ

โมเดลพิกเซลเป็นโมเดลวิจัยแบบเปิด ซึ่งมีการระบุใบอนุญาตและแหล่งที่มาอย่างชัดเจน การปรับใช้ที่มีการดูแลรักษาจะเพิ่มการปรับเทียบ การตรวจสอบภูมิภาคแบบแยกส่วน การอ่านที่มาของเนื้อหา และแถบความเชื่อมั่นที่เผยแพร่รอบผลลัพธ์จากตัวจำแนกประเภทข้อมูลดิบ

คำถามที่พบบ่อย

คำถามที่ผู้คนมักถาม

การใช้งานเครื่องมือ

AI image detector คืออะไรและทำงานอย่างไร?

Best AI Image Detector ประเมินว่าภาพถูกสร้างขึ้นโดยโมเดลเชิงสร้างสรรค์หรือไม่ โดยการอ่านค่าพิกเซลแทนที่จะดูข้อมูลไฟล์ โมเดลการมองเห็นที่ผ่านการฝึกฝนด้วยภาพจริงและภาพที่สร้างขึ้นหลายล้านภาพจะวัดว่าแต่ละพิกเซลวางตัวอย่างไรเมื่อเทียบกับพิกเซลข้างเคียง เนื่องจากเซ็นเซอร์และโมเดล diffusion ทิ้งร่องรอยที่ต่างกัน คุณจะได้รับค่าความน่าจะเป็น 0-100 ระดับของผลลัพธ์ สัญญาณสนับสนุน และแผนผังพื้นที่ที่ตรวจพบ

ฉันจะตรวจสอบได้อย่างไรว่าภาพนั้นถูกสร้างโดย AI?

ลากไฟล์มาวางบนหน้าเว็บ คลิกเพื่อเลือกไฟล์ หรือวางลิงก์ของรูปภาพหรือหน้าเว็บสาธารณะ การให้คะแนนใช้เวลาประมาณสี่วินาที โปรดอ่านคำตัดสินและค่าความน่าจะเป็นก่อน จากนั้นเปิดแผนผังพื้นที่เพื่อดูว่าสัญญาณครอบคลุมทั้งภาพหรืออยู่ในพื้นที่ใดพื้นที่หนึ่ง

Best AI Image Detector ใช้งานฟรีหรือไม่?

ใช่ ไม่มีช่วงทดลองใช้งาน ไม่มีวิธีชำระเงิน และไม่ต้องมีบัญชี คุณสามารถตรวจสอบได้ฟรี 50 ภาพต่อวัน ซึ่งจะรีเซ็ตในวันถัดไป และเพียงพอสำหรับคนทั่วไปที่ไม่ได้ใช้งานเพื่อการประกอบอาชีพ การตรวจสอบแบบกลุ่มจำกัดที่ 25 ภาพ และไฟล์ขนาด 60 MB ซึ่งเป็นข้อจำกัดเชิงปฏิบัติของการรันโมเดลภายในแท็บเบราว์เซอร์แทนการใช้เครื่องมือเชิงพาณิชย์ ปัจจุบันไม่มีแผนแบบเสียค่าใช้จ่าย

ฉันต้องมีบัญชีเพื่อใช้งานหรือไม่?

ไม่ ต้องลงชื่อเข้าใช้ ไม่ต้องใช้อีเมล และไม่ต้องล็อกอิน เพียงเปิดหน้าเว็บแล้วตรวจสอบรูปภาพ เนื่องจากการวิเคราะห์รันบนอุปกรณ์ของคุณเองแทนที่จะเป็นเซิร์ฟเวอร์ จึงไม่มีการจำกัดการใช้งานและไม่มีเหตุผลที่ต้องระบุตัวตนของคุณ

ฉันสามารถตรวจสอบภาพจาก URL แทนการอัปโหลดไฟล์ได้ไหม?

ใช่ วางลิงก์รูปภาพโดยตรง หรือวาง URL ของหน้าเว็บสาธารณะแล้วเลือกจากรูปภาพที่ปรากฏบนหน้านั้น การดึงรูปภาพจากระยะไกลเป็นการร้องขอผ่านเครือข่าย และเมื่อโฮสต์บล็อกการเข้าถึงจากเบราว์เซอร์ ลิงก์จะถูกส่งผ่านพร็อกซีสาธารณะ สำหรับงานที่ละเอียดอ่อน ควรดาวน์โหลดรูปภาพแล้วเลือกไฟล์แทน

ฉันสามารถใช้งานบนโทรศัพท์ได้ไหม และมีแอปพลิเคชันหรือไม่?

ใช้งานบนโทรศัพท์ได้ แต่ไม่มีแอปพลิเคชัน ไซต์นี้ทำงานได้ในเบราว์เซอร์มือถือสมัยใหม่โดยไม่ต้องติดตั้งอะไรเพิ่ม และตัวเลือกไฟล์สามารถเข้าถึงกล้องและคลังรูปภาพของคุณได้ ไม่มีแอปพลิเคชันหรือส่วนขยาย การตรวจสอบครั้งแรกจะดาวน์โหลดโมเดล จึงใช้เวลานานกว่าครั้งถัดไป

ความแม่นยำและความน่าเชื่อถือ

Best AI Image Detector มีความแม่นยำแค่ไหน?

โมเดลมีความแม่นยำสมดุลอยู่ที่ 91.3% บนภาพมาตรฐานที่สะอาด, 87.3% หลังจากบีบอัดไฟล์ JPEG ที่คุณภาพ 60 และ 84.6% ที่คุณภาพ 40 ความแม่นยำแบบสมดุลจะถ่วงน้ำหนักภาพจริงและภาพที่สร้างขึ้นอย่างเท่าเทียมกัน ดังนั้นชุดทดสอบที่ลำเอียงจึงไม่สามารถทำให้ค่าสูงเกินจริงได้ ไฟล์ขนาดเล็ก ภาพแคปหน้าจอซ้ำๆ ตัวกรองที่หนักหน่วง และโมเดลสร้างภาพรุ่นใหม่ๆ ทั้งหมดนี้ลดความน่าเชื่อถือลง

ฉันจะรู้ได้อย่างไรว่าภาพถ่ายนั้นถูกสร้างโดย AI ในเมื่อมันดูสมจริงมาก?

คุณส่วนใหญ่ไม่สามารถทราบได้ และนั่นคือปัญหาที่เครื่องมือนี้เข้ามาแก้ สัญญาณเตือนที่ผู้คนเรียนรู้กันมา เช่น มือที่ผิดปกติ ข้อความที่อ่านไม่ออก ผิวพลาสติก คือสิ่งที่โมเดลรุ่นใหม่ล่าสุดแก้ไขไปแล้ว การวิเคราะห์ทำงานในระดับที่เกินกว่าสายตาคุณจะแยกออก โดยวัดสถิติของพิกเซลที่แตกต่างกันระหว่างเซ็นเซอร์กล้องและโมเดลเชิงสร้างสรรค์

สามารถตรวจจับภาพที่ถูกแก้ไขโดย AI เพียงบางส่วนได้หรือไม่?

ได้ และนี่คือกรณีที่ตัวตรวจจับส่วนใหญ่จัดการได้แย่ที่สุด คะแนนภาพรวมทั้งภาพมักจะเฉลี่ยส่วนที่สร้างขึ้นเล็กน้อยกับพิกเซลจริงรอบข้าง ทำให้ร่องรอยการแก้ไขกลืนหายไปในการคำนวณเฉลี่ย เครื่องมือนี้จะให้คะแนนภาพอีกครั้งในรูปแบบตารางที่ซ้อนทับกัน พื้นที่หนึ่งที่ร้อนแรงท่ามกลางภาพที่สะอาดแสดงถึงการใช้ generative fill หรือการสลับใบหน้า

ใช้งานได้กับงานศิลปะ AI, อนิเมะ และภาพประกอบหรือไม่?

ใช้งานได้ แต่มีความไม่แน่นอนมากกว่าภาพถ่ายจริง ลุคที่ถูกสไตล์ไลเซชันไม่ใช่หลักฐานว่ามีต้นกำเนิดจาก AI และการตัดสินเช่นนั้นเป็นวิธีที่ศิลปินที่เป็นมนุษย์ถูกกล่าวหาอย่างไม่เป็นธรรม ภาพวาดด้วยมือไม่มีสัญญาณรบกวนจากเซ็นเซอร์เช่นกัน ดังนั้นให้ดูที่รูปแบบพื้นที่และระดับความมั่นใจแทนตัวเลขหัวข้อข่าว

ทำไมถึงระบุว่าภาพถ่ายจริงของฉันอาจเป็น AI?

การรีทัชหนัก การขยายความละเอียดด้วย AI ตัวกรองที่รุนแรง และการบีบอัดซ้ำๆ ล้วนทำให้ภาพถ่ายจริงมีคะแนนสูงขึ้น เพราะแต่ละอย่างเป็นการแทนที่รายละเอียดที่บันทึกมาด้วยรายละเอียดที่ถูกสร้างขึ้นหรือถูกเฉลี่ยค่า รูปภาพขนาดเล็กและภาพแคปหน้าจอส่งผลเช่นเดียวกัน ให้อัปโหลดไฟล์ต้นฉบับแทนภาพแคปหน้าจอ คะแนนมักจะลดลง

มีใครสามารถแก้ไขภาพ AI เพื่อให้เครื่องมือตรวจจับไม่พบได้ไหม?

ได้ และวิธีการเหล่านั้นเป็นที่รู้จักกันดี เช่น การเพิ่มสัญญาณรบกวน การซ้อนฟิลเตอร์ การบันทึกซ้ำหลายครั้ง การครอบตัดให้แคบ การแคปหน้าจอ และการผ่านโมเดลที่สอง ข้อแลกเปลี่ยนคือการแก้ไขเหล่านี้ทำให้คุณภาพภาพลดลง และการลดทอนคุณภาพอย่างหนักจะทำให้ผลลัพธ์อยู่ในช่วงไม่สรุปผลแทนที่จะระบุว่าเป็นภาพจริง

เครื่องมือนี้ดีกว่าการถาม AI แชทบอททั่วไปว่าภาพนี้เป็น AI หรือไม่?

ดีกว่า และช่องว่างนั้นใหญ่กว่าที่เห็น แชทบอทสร้างย่อหน้าที่ลื่นไหลและมั่นใจโดยไม่มีการวิเคราะห์ทางนิติวิทยาศาสตร์รองรับ ไม่มีเกณฑ์มาตรฐาน ไม่มีการอ้างอิง และไม่มีวิธีแสดงว่าพิกเซลใดที่นำไปสู่คำตอบนั้น ส่วนโมเดลที่ผ่านการฝึกฝนมาเพื่อแยกภาพที่สร้างขึ้นจากภาพที่ถ่ายจริงจะคืนค่าตัวเลขที่คุณตรวจสอบได้

สามารถตรวจจับ deepfake และการสลับใบหน้าได้หรือไม่?

ได้ และแผนผังพื้นที่คือสิ่งที่ทำให้มันทำงานได้ Deepfake แตกต่างจากภาพที่สร้างขึ้นทั้งหมด ร่างกาย พื้นหลัง และแสงสว่างเป็นการบันทึกจริง และมีเพียงใบหน้าที่ถูกแทนที่ การให้คะแนนระดับตารางจะแสดงพื้นที่ที่ถูกสลับเป็นพื้นที่ร้อนแรงในขณะที่ภาพถ่ายโดยรอบยังคงมีคะแนนต่ำ

ผลการตรวจสอบ AI คือข้อพิสูจน์หรือไม่?

ไม่ นี่เป็นเพียงหลักฐานและควรนำไปชั่งน้ำหนักกับสิ่งอื่นๆ ทั้งหมดที่คุณทราบเกี่ยวกับภาพนั้น ไม่มีเครื่องมือตรวจจับใดบรรลุความแน่นอน รวมถึงเครื่องมือนี้ด้วย และเครื่องมือใดก็ตามที่อ้างว่าสรุปผลได้เด็ดขาดกำลังทำให้คุณเข้าใจผิด คะแนนสูงพร้อมรูปแบบพื้นที่ที่ชัดเจนถือว่าแข็งแกร่ง คะแนนกึ่งกลางบนภาพแคปหน้าจอที่บีบอัดถือว่ายังไม่ชัดเจน

เทคนิค

Best AI Image Detector สามารถตรวจจับโมเดลสร้างภาพ AI รุ่นไหนได้บ้าง?

โมเดลพิกเซลนี้ไม่ขึ้นกับเครื่องสร้างภาพ: มันแยกแยะพื้นผิวที่ถูกสร้างขึ้นออกจากพื้นผิวของกล้องโดยทั่วไป ซึ่งช่วยให้สามารถสรุปผลไปยังโมเดลที่มันไม่เคยเห็นมาก่อนแทนการจับคู่รายการที่กำหนดไว้ แยกต่างหากจากการสแกนไฟล์ที่สามารถระบุชื่อ Midjourney, DALL·E, Stable Diffusion, Firefly, FLUX, Imagen, Leonardo.Ai, Ideogram, Recraft, Grok และ Runway ได้เมื่อมีข้อมูลระบุทิ้งไว้

ใช้งานได้โดยไม่มี Metadata หรือลายน้ำหรือไม่?

ได้ การวิเคราะห์อ่านเนื้อหาของภาพโดยตรง ดังนั้นการบล็อก EXIF ที่ถูกลบ ลายน้ำที่หายไป หรือภาพแคปหน้าจอจะไม่ทำให้มันตรวจไม่ได้ ข้อมูล Metadata และ Content Credentials จะถูกอ่านเป็นช่องทางพิเศษเมื่อมีอยู่ และใช้เป็นหลักฐานสนับสนุนแทนที่จะเป็นปัจจัยตัดสินเพียงอย่างเดียว

รองรับรูปแบบรูปภาพและขนาดไฟล์ใดบ้าง?

รูปแบบที่รองรับ ได้แก่ JPG, PNG, WebP, AVIF, HEIC, HEIF, GIF, TIFF, BMP และ JPEG XL สูงสุด 60 MB ต่อไฟล์ และ 25 ไฟล์ต่อกลุ่ม รูปแบบที่มีเลเยอร์ เช่น PSD จะไม่ถูกอ่านโดยตรง ให้ส่งออกเป็น PNG หรือ JPG ที่รวมเลเยอร์แล้วแทน รูปแบบใดๆ ที่เบราว์เซอร์ของคุณถอดรหัสเป็นรูปภาพโดยทั่วไปจะใช้งานได้

มี API สำหรับการตรวจจับภาพ AI หรือไม่?

ไม่มี ขณะนี้ไม่มีเอนด์พอยต์ที่โฮสต์ไว้ เครื่องมือตรวจจับรันทั้งหมดในเบราว์เซอร์ ดังนั้นจึงไม่มีเซิร์ฟเวอร์ให้เรียกใช้งาน หากคุณต้องการการเข้าถึงผ่านโปรแกรมสำหรับกระบวนการกลั่นกรองหรือตรวจสอบ โปรดติดต่อผ่านหน้าติดต่อสื่อสาร

ฉันสามารถตรวจสอบหลายภาพพร้อมกันได้หรือไม่?

ได้ ครั้งละ 25 ภาพ แต่ละภาพจะถูกให้คะแนนตามลำดับและบัตรข้อมูลจะอัปเดตทันทีที่เสร็จสิ้น ดังนั้นผลลัพธ์จะปรากฏในขณะที่ภาพที่เหลือยังคงดำเนินการอยู่ เปิดบัตรใดก็ได้เพื่อดูรายงานฉบับเต็ม หรือส่งออกทั้งกลุ่มเป็นไฟล์ JSON ไฟล์เดียว

สามารถตรวจจับข้อความที่สร้างโดย AI ภายในภาพ หรือบอกฉันได้ไหมว่าพรอมต์เบื้องหลังคืออะไร?

ไม่ได้ทั้งสองอย่าง เครื่องมือจะให้คะแนนว่าพิกเซลดูเหมือนถูกสร้างขึ้นหรือไม่ มันไม่อ่านข้อความในรูปภาพ ไม่ตัดสินว่าข้อความถูกเขียนโดยเครื่องจักรหรือไม่ และไม่สามารถกู้คืนพรอมต์ได้ การกู้คืนพรอมต์ไม่สามารถทำได้จากพิกเซลเพียงอย่างเดียว เมื่อไฟล์มีพารามิเตอร์การสร้างแบบฝังตัว การสแกนจะรายงานว่าพารามิเตอร์เหล่านั้นมีอยู่

ต่างจากเครื่องมือตรวจจับแบบโอเพนซอร์สบน GitHub หรือ Hugging Face อย่างไร?

โมเดลพิกเซลพื้นฐานที่นี่เป็นโมเดลวิจัยแบบเปิด และนั่นเป็นสิ่งที่ระบุไว้อย่างชัดเจน สิ่งที่สร้างขึ้นรอบๆ มันคือความแตกต่าง: การสอบเทียบเข้ากับแถบมาตรฐานที่เผยแพร่ การส่งผ่านพื้นที่แบบตารางที่จับการแก้ไขบางส่วน การตรวจสอบข้อมูลรับรองเชิงรหัสลับ และเส้นการตัดสินใจที่ระบุไว้ จุดตรวจสอบดิบจะให้ตัวเลขที่ไม่มีการปรับเทียบแก่คุณ

สามารถตรวจสอบวิดีโอเหมือนภาพถ่ายได้ไหม?

ไม่ได้ ตรวจสอบได้เฉพาะภาพนิ่งเท่านั้น ไม่รองรับวิดีโอในรูปแบบใดๆ รวมถึง GIF แบบเคลื่อนไหว ซึ่งจะอ่านเฉพาะเฟรมแรกเท่านั้น สำหรับวิดีโอ คุณต้องส่งออกเฟรมเป็นรูปภาพแล้วตรวจสอบ ซึ่งจะบอกคุณเกี่ยวกับเฟรมนั้นๆ เท่านั้น

สามารถประเมินได้ไหมว่าภาพถูกสร้างขึ้นเมื่อใด หรือสร้างโดยโมเดลเวอร์ชันไหน?

ไม่ได้ ไม่สามารถทำได้จากพิกเซล โมเดลจะคืนค่าความน่าจะเป็นที่เฟรมนั้นเป็นภาพสังเคราะห์ โดยไม่มีวันที่และไม่มีเวอร์ชันโมเดลแนบมาด้วย เมื่อไฟล์ยังมี Content Credentials หรือพารามิเตอร์การสร้าง การสแกนจะรายงานสิ่งที่ระบุไว้เหล่านั้น แต่นั่นคือไฟล์ที่อธิบายตัวมันเอง และสามารถแก้ไขได้

ความเป็นส่วนตัวและการเข้าถึง

คุณจัดเก็บรูปภาพที่ฉันตรวจสอบหรือไม่?

ไม่ ไฟล์ที่คุณเลือกจากอุปกรณ์ของคุณจะไม่ถูกอัปโหลด ดังนั้นจึงไม่มีการจัดเก็บ ไม่มีคิว และไม่มีอะไรให้ลบ ภาพจะถูกอ่านและให้คะแนนภายในแท็บเบราว์เซอร์ของคุณและถูกทิ้งเมื่อคุณปิดแท็บนั้น รูปภาพของคุณจะไม่ถูกใช้เพื่อการฝึกฝน ยกเว้นช่อง URL เท่านั้น

ตรวจสอบภาพทันที

วางรูปภาพที่คุณไม่แน่ใจลงไปและอ่านหลักฐานด้วยตัวคุณเอง Best AI Image Detector ใช้งานฟรีและไม่มีข้อมูลใดหลุดออกจากเบราว์เซอร์ของคุณ

ไม่มีบัญชี ไม่มีการอัปโหลด ตรวจสอบได้ 50 ครั้งต่อวัน

วางรูปภาพที่นี่