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判断一张图片出自相机还是生成模型。本工具读取文件自身携带的证据 —— 内容凭证、生成器元数据、编解码器指纹和图像统计数据 —— 并告诉你其中哪些证据真正站得住脚。
在你的设备上完成分析，不会上传任何内容。
内容凭证、生成器名称、内嵌生成参数与软件标签。这一层命中几乎可以定论；未命中则不能证明任何事情，因为元数据经常被清除。
判断文件出自相机处理管线还是程序化导出。这一层可以确认或排除相机原片，但无法区分生成图像与经过重度再处理的真实照片。
这五项测量描述的是画面内容，而非图像的制作方式。把一张真实照片的饱和度调高，就能复现下面每一处“异常”；而一张秋叶或日落的真实照片，本身就远远超出这些区间。列出它们只是为了完整。
测量会漏掉结构上的破绽。留意完全没有纹理的平整枝干、大小一致且无附着关系悬浮着的花叶、被渲染成一整片相同色块的中景植被，或者完全没有噪声的大片区域。以 2–3× 放大判断结构 —— 再往上，压缩伪影会开始看起来像缺失的细节。
点击或拖动以选择要放大的区域。
证据按强度分三层读取。第一层查找溯源信息：存放在文件字节中的内容凭证、生成器名称和生成参数。这是唯一能定论的层，因为它陈述的是像素如何被制造出来，而不是依据像素看起来像什么所做的推断。
第二层检查容器格式。真实的相机会写入标准 Huffman 表、4:2:0 色度采样和一套完整的拍摄标签。经过编码器、导出流程或元数据清理工具的文件则不一样。这一层回答的是一个更窄的问题 —— “这是相机原片吗？” —— 并对此如实说明。
第三层测量像素，并与相机原片校准出的区间做比较。这些测量很薄弱，在真实图像与生成图像之间高度重叠，因此以偏离程度的形式呈现，而不换算成分数。颜色测量单独展示，永远不进入结论。
神经网络分类器被刻意排除。用来源已知的图像检验时，那些被广泛使用的公开检测器既完全漏掉了现代生成器，又以很高的置信度把真实照片报成 AI 生成。把这种结果当作百分比呈现，比什么都不报更糟。
“相机原片”的结果只表示文件最初是一次拍摄。它不能证明图片未经编辑：真实照片完全可能在事后被修图或 AI 编辑，而这种编辑可能不会改动拍摄标签。
“无法验证”是最常见的诚实答案。元数据一旦消失，生成图像与经过手机编辑器、降噪或放大处理的真实照片，单靠像素就无法可靠区分。任何声称能够区分的人，都夸大了这些测量所能支撑的结论。
统计数据背后的参考区间来自一个规模很小的相机原片校准集，因此本身就是粗略的。对统计上完全相同的图像重复运行时，单项测量也会有明显波动 —— 尤其是高频比值，重复测量时会变动约一整个偏离单位，而这与判定离群值的阈值大小相当。请把任何单一指标当作提示，而不是证据。
像素测量是在浏览器将图像渲染到画布之后进行的，这一渲染会应用颜色管理。截图、即时通讯应用的重新编码以及平台端的降采样会进一步扭曲数值；当报告检测到这些情况时会给出警告。
FAQ
单靠像素做不到，也无法给出确定的答案。可靠的证据是元数据：内容凭证、生成器名称以及内嵌的生成参数。这类证据存在时，答案接近定论。一旦被清除 —— 社交平台、即时通讯应用和隐私工具都会这么做 —— 生成图像与经过手机编辑的真实照片就很难区分。本工具如实呈现证据及其可信度，而不是凭空编造一个百分比。
因为百分比是编出来的。大多数检测器依赖的统计测量，在相机照片与生成图像之间高度重叠：一张日落的真实照片会复现与合成图像相同的“异常”颜色读数。这里会连同相机原片参考区间一并公布这些测量值，让你看到它们有多薄弱；而那些无法区分的测量项则被完全排除在结论之外。
内容凭证（C2PA）是嵌入文件中的加密签名清单，记录内容的制作方式。如果清单中的 digitalSourceType 为 trainedAlgorithmicMedia，就等于文件自己声明它由模型生成。ChatGPT 和 DALL·E 输出的图像默认带有这样的清单，Adobe Firefly 的导出文件同样如此。已签名的清单是目前可得的最强证据 —— 而一张完全没有清单的 ChatGPT 图像，说明其元数据是被故意移除的。
不是。它只表示这个文件已不再携带任何能证明其来源的信息。清除元数据正是隐私工具、即时通讯应用和社交网络对真实照片所做的事，因此缺少签名并不构成生成的证据。这只说明无法从该文件得出答案。
不会。文件的读取和分析完全在你的浏览器内通过 JavaScript 完成。原始文件不会离开你的设备，也不会有任何内容被存储或记录。
JPG、PNG 和 WebP 会接受完整分析，包括 Huffman 表、色度采样和数据块清单等编解码器指纹。GIF 或 AVIF 等其他格式只接受溯源和元数据层面的分析，因为编解码器指纹是按容器格式分别实现的。
截图经过重新缩放和重新压缩，会抹掉传感器噪声和细微细节 —— 而这些恰恰是原本可用于提示生成图像的测量项。当工具检测到类似截图的界面条带时，会明确给出警告，而不是依据失真的数据得出结论。
那些网站大多运行基于旧版扩散模型训练的神经网络。用来源已知的文件检验时，这类检测器既会漏掉现代生成器，也会把真实照片判定为 AI。本工具刻意不使用它们。它只呈现可验证、可解释的证据 —— 签名凭证、生成器标记、文件结构 —— 并明确说明自己无法判断的部分。
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