AiPicDetect よくある質問

断定的な判定ではなく、確率を示すものです。50%前後のスコアは不確定とラベル付けされます。個々の結果は一つのシグナルとして扱い、他の証拠と組み合わせてください。詳しくはAI画像検出器の精度についてをご覧ください。

この公開インスタンスでは、はい：写真はAiPicDetectサーバー（作者が運用するGoogle Cloud Runコンテナ）にアップロードされ、メモリ内でスコア化されるだけで、ディスクには書き込まれません。削除済みのコピーは、新しい結果が100件蓄積されて置き換わるか、コンテナが再起動するまでの間だけメモリ内に保持され、サードパーティのAPIには一切送信されません。何も自分のマシンの外に出したくない場合は、Dockerコマンド1つでAiPicDetectを自分で実行できます。詳細はプライバシーページをご覧ください。

はい。コード、Dockerイメージ、CLI、GitHub ActionはすべてAiPicDetectのリポジトリにMITライセンスで公開されています。検出器はオープンなHugging Faceモデルで、確認したり差し替えたりできます。

はい。画像を確認した後、クリーンなコピーをダウンロードを使ってください。AiPicDetectはピクセルから画像を再構築するため、EXIF、XMP、IPTC、C2PA、ICCプロファイルはすべて残らず削除されます。削除ツールの仕組み。

JPEG、PNG、WebP、HEIC/HEIF、そしてPillowがデコードできるほとんどの形式に対応しており、最大50 MBまで扱えます。

C2PAのコンテンツ資格情報や編集ソフトウェアのタグは、出所を示す手がかりです。パネルには、ファイルが持つブロック（EXIF、XMP、IPTC、C2PA、ICC）が表示されるので、スコアと合わせて判断材料にできます。C2PAコンテンツ資格情報と画像のメタデータを削除する方法もご覧ください。

はい。PICAI_DETECTOR_MODELに、AI/偽物と人間/本物を区別するラベルを持つ任意のHugging Face画像分類モデルを設定してください。

はい。AiPicDetectはMITライセンスのオープンソースです。ホスト版インスタンスは無料で利用でき、IPアドレスごとに24時間あたり10回までの制限があります。セルフホスト版には制限はありません。

動作はしますが、再エンコード、リサイズ、スクリーンショットは分類器が頼りにするピクセルレベルの痕跡の一部を消してしまうため、信頼度が下がり、不確定という結果が増えることが予想されます。

いいえ。AiPicDetectは一般的に生成画像と実写画像のピクセル統計をスコア化するもので、生成ツールそのものを特定することはできません。また、モデルの学習データが収集された後にリリースされた生成ツールについては把握していません。

強いフィルター、HDR処理、アップスケーリング、イラスト、3Dレンダリングは、生成画像と統計的な特徴を共有しています。このスコアは確率であり証拠ではないため、誤検出は起こり得ます。

はい。最初の実行でモデルがHugging Faceのキャッシュにダウンロードされた後は、セルフホストのAiPicDetectはネットワークアクセスを必要としません。

はい：クライアントIPごとに、任意の24時間のスライディングウィンドウ内で10回までです。レスポンスにはX-RateLimit-Remainingヘッダーが含まれ、制限を超えたリクエストにはRetry-Afterヘッダー付きで429が返されます。