在浏览器本地检测 — 图片从未上传。
分不清这张图是实拍还是 AI 生成?拖进来,几秒出结论。整个检测都在这个标签页里完成,文件不会被上传。
来源标记
先读取 C2PA 凭证和生成器元数据——图片上还留着这些时,它们就是最强的证据。
AI 模式分析
设备端模型直接给像素打分。不上传、不走服务器、不排队。
特征分析
误差级别分析、噪声图和相机 EXIF,让你看清分数的依据。
检测器会读取当下常见生成工具留下的来源标记和像素指纹;即使图片上什么标记都没有,也照样会给出分数。
凡是你不敢直接相信的图,都可以先过一遍。下面是最常被拿来检测的几类。
识别假账号、杀猪盘和机器人号背后的合成人脸。
在转发之前,先检查小红书、微博、X 上那张正在疯传的图。
发稿前核验图片来源,且不用把原始文件交给第三方服务。
判断商品图是实拍还是渲染,以及卖家是否在重复使用同一张图。
审核那些「干净得有点不真实」的退款截图和付款凭证。
检查身份证件和扫描文件有没有生成或重度修图的痕迹。
在授权、约稿或评奖之前,分辨 AI 作品和手绘作品。
实拍底子加 AI 修饰?分数配合取证图,可以看出混合的程度。
从聊天、邮件、群里转来,并且要求你据此做决定的任何图片。
三步,几秒钟,全程没有任何数据离开你的设备。
第 1 步
拖入、点击选择,或直接粘贴。支持 JPEG、PNG、WebP、AVIF。没有上传这一步,文件始终留在这个标签页。
第 2 步
先校验 C2PA 凭证和生成器元数据,再用设备端模型分析像素,最后基于压缩和噪声生成取证图。
第 3 步
你会拿到 AI 概率、一句话结论,以及背后的依据:来源字段、误差级别分析、噪声图和相机 EXIF。
任何需要判断「这张图能不能信」的人——不管是在退款队列里、编辑部里,还是在一个群聊里。
批量筛查用户上传的图片,让不同审核员的判断保持一致。
在退款或赔付放行之前,先核验小票、发票和理赔照片。
在账号验证环节识别合成或重修的自拍与证件照。
盯住商品图、发货凭证和卖家账号,减少以图行骗。
发布前核验照片,同时把原始文件留在自己的电脑上。
检查提交的作品、作品集和课程作业是否由 AI 生成。
在签下合同或发票之前,弄清楚你买的到底是什么。
评估证据图片和文件真实性,并留下能写进报告的依据。
决定信息流里的这张图值不值得相信、转发或者争论。
大多数检测服务要求你把最敏感的那张图上传上去。这个工具压根没有可上传的地方。
检测只在你这台设备上完成。图片不会发到我们的服务器,也不会交给别人。关掉页面,文件就只留在你这边。
每个结论都附带来源字段、误差级别分析、噪声图和 EXIF,方便你向有异议的人解释清楚。
强压缩或多次截图的图片会被标为「不确定」,而不是硬凑出一个看起来很自信的结论。
不用登录、不消耗积分、不排队。检测组件首次加载后会被缓存,之后离线也能用。
只有知道它的边界在哪里,这个结论才真正有用。
没有服务端副本,没有埋点上报,也没有任何带着你文件的第三方请求。
分数是概率。把它当作决策的一项输入,而不是可以直接拿去发布或指控他人的定论。
截图的截图、极端压缩、很小的裁切,都会抹掉检测所依赖的传感器痕迹。这类图会被有意标为「不确定」。
全图生成、重度修图、实拍加 AI 修饰是三回事。取证图能帮你分辨,光看分数不行。
只处理静态图片。视频需要先导出帧,文档需要先渲染成图片。
没有人脸识别,没有以图搜图,也不会推测照片里是谁、来自哪里。
增强
6风格化
6