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判斷一張圖片是出自相機，還是出自生成模型。本工具讀取檔案本身攜帶的證據 — 內容憑證、生成器中繼資料、編解碼器指紋與影像統計 — 並告訴你其中哪些證據確實站得住腳。
在你的裝置上分析，不會上傳任何內容。
內容憑證、生成器名稱、內嵌的生成參數與軟體標記。這一層命中幾乎可以定案；沒有命中則什麼都不能證明，因為中繼資料經常被移除。
檔案是出自相機管線，還是程式化匯出。這一層可以判定是否為相機原始檔；它無法區分生成圖片，與經過大量後製的真實照片。
這五項測量描述的是圖片拍了什麼，而不是它是怎麼做出來的。把真實照片的飽和度調高，就能重現底下每一項「異常」；而拍攝秋葉或夕陽的真實照片，數值遠遠落在這些範圍之外。列出它們只是為了完整。
測量抓不到結構上的破綻。請注意完全平坦、沒有樹皮紋理的樹枝與樹幹，大小一致、沒有連接卻懸浮著的葉子與花朵，被畫成一整片相同色塊的中景植被，或完全沒有雜訊的大片區域。請用 2–3× 判斷結構 — 再放大下去，壓縮瑕疵會開始看起來像缺失的細節。
點擊或拖曳以選擇要放大的區域。
證據依強度分三層讀取。第一層尋找來源：儲存在檔案位元組中的內容憑證、生成器名稱與生成參數。這是唯一能定案的一層，因為它說明的是像素如何產生，而不是從外觀去推論。
第二層檢查容器。真正的相機寫入的是標準 Huffman 表、4:2:0 色度取樣與完整的拍攝標記。經過編碼器、匯出流程或中繼資料清除工具的檔案，樣貌則不同。這一層回答的是比較窄的問題 —「這是相機原始檔嗎？」— 而且它對此誠實以對。
第三層測量像素，並與相機原始檔校正出的範圍比較。這些測量很薄弱，在真實與生成圖片之間高度重疊，因此以偏離量呈現，而不會換算成分數。色彩測量另外顯示，永遠不會進入判定。
神經網路分類器被刻意排除。以來源已知的圖片實測，廣泛使用的公開偵測器完全抓不到現代生成器，卻又以高信心把真實照片回報為 AI 生成。把這種結果當成百分比呈現，會比什麼都不說更糟。
「相機原始檔」的結果代表檔案最初是拍攝來的。它不能證明圖片未經編輯：真實照片事後可以被修圖或 AI 編修，而這類編輯可能不會動到拍攝標記。
「無法驗證」是最常見的誠實答案。中繼資料一旦消失，生成圖片，與經過手機編輯器、降噪或放大處理的真實照片，就無法只靠像素可靠地區分。任何聲稱做得到的人，都誇大了測量所能支撐的範圍。
統計背後的參考範圍來自一組很小的相機原始檔校正樣本，因此刻意做得粗略。單一測量在統計上相同的圖片上，每次執行的結果也會有明顯差異 — 高頻比值尤其會在重複執行時變動約一整個偏差單位，而那正是用來判定離群的門檻大小。請把任何單一指標視為提示，永遠不要當成證明。
像素測量是在瀏覽器把圖片繪製到畫布之後取得的，而這會套用色彩管理。螢幕截圖、通訊軟體重新編碼與平台縮圖會讓數字進一步失真，報告在偵測到這些情況時會提出警告。
FAQ
光靠像素不行，也無法確定。可靠的證據是中繼資料：內容憑證、生成器名稱，以及內嵌的生成參數。當這些證據存在時，答案幾乎可以定案；當它們被移除時 — 而這正是社群平台、通訊軟體與隱私工具會做的事 — 生成圖片與經過手機編輯器處理的真實照片，就變得極難區分。本工具呈現的是證據及其信心程度，而不是編造一個百分比。
因為那個百分比會是編出來的。多數偵測器仰賴的統計測量，在相機照片與生成圖片之間高度重疊：拍攝夕陽的真實照片，會重現與合成圖片相同的「異常」色彩讀數。這裡公開這些測量值及其相機原始檔參考範圍，讓你看到它們有多薄弱；而無法區分的那些，則完全不納入判定。
內容憑證（C2PA）是內嵌在檔案中、經過密碼簽署的清單，記錄內容是如何產生的。如果清單中的 digitalSourceType 標示為 trainedAlgorithmicMedia，代表檔案本身宣告圖片由模型生成。ChatGPT 與 DALL·E 的圖片預設就帶有這份清單，Adobe Firefly 的匯出檔也是如此。已簽署的清單是目前最強的證據 — 而完全沒有清單的 ChatGPT 圖片，代表其中繼資料是被刻意移除的。
不是。它的意思是這個檔案不再帶有任何能證明來源的資訊。移除中繼資料，正是隱私工具、通訊軟體與社群網路對真實照片所做的事，所以缺少簽章並不是生成的證據。它只代表這個問題無法從這個檔案得到答案。
不會。檔案完全在你的瀏覽器內以 JavaScript 讀取與分析。原始檔不會離開你的裝置，也不會有任何儲存或記錄。
JPG、PNG 與 WebP 會進行完整分析，包含 Huffman 表、色度取樣與資料塊清單等編解碼器指紋。GIF 或 AVIF 等其他格式只會執行來源與中繼資料層，因為編解碼器指紋是針對個別容器實作的。
螢幕截圖經過重新縮放與重新壓縮，會抹除感光元件雜訊與精細細節 — 而這些正是原本能暗示圖片是否為生成的測量依據。當工具偵測到類似截圖的介面條紋時，它會明確提出警告，而不是從失真的數據中得到結論。
那些網站大多是拿較舊的擴散模型訓練出來的神經網路。以來源已知的檔案實測，這類偵測器既抓不到現代生成器，也會把真實照片標為 AI。本工具刻意不使用它們。它回報的是可驗證、可解釋的證據 — 已簽署的憑證、生成器標記、檔案結構 — 並明確說明它無法判斷的部分。
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