Najczęściej zadawane pytania o AiPicDetect

Podaje prawdopodobieństwo, a nie werdykt. Wyniki bliskie 50% są oznaczane jako Niepewne; traktuj każdy pojedynczy wynik jako sygnał i łącz go z innymi dowodami. Więcej informacji znajdziesz na stronie o dokładności detektorów obrazów AI.

W tej publicznej instancji — tak: zdjęcie jest przesyłane na serwer AiPicDetect (kontener Google Cloud Run prowadzony przez autora), oceniane w pamięci i nigdy nie zapisywane na dysku. Wyczyszczona kopia jest przechowywana w pamięci tylko do czasu, aż zastąpi ją 100 nowszych wyników albo kontener zostanie zrestartowany, i nic nie jest wysyłane do żadnego zewnętrznego API. Jeśli chcesz, żeby nic nie opuszczało Twojego komputera, uruchom AiPicDetect samodzielnie za pomocą jednej komendy Dockera. Szczegóły znajdziesz na stronie o prywatności.

Tak. Kod, obraz Dockera, CLI oraz GitHub Action znajdują się w repozytorium AiPicDetect na licencji MIT. Detektor to otwarty model Hugging Face, który możesz sprawdzić lub zastąpić.

Tak. Po sprawdzeniu zdjęcia użyj opcji Pobierz czystą kopię. AiPicDetect odbudowuje obraz z jego pikseli, dzięki czemu EXIF, XMP, IPTC, C2PA i profil ICC zostają w całości pominięte. Jak działa czyszczenie.

JPEG, PNG, WebP, HEIC/HEIF oraz większość formatów, które potrafi zdekodować Pillow, o rozmiarze do 50 MB.

Poświadczenia treści C2PA i znaczniki oprogramowania edycyjnego to wskazówki dotyczące pochodzenia pliku. Panel pokazuje, które bloki (EXIF, XMP, IPTC, C2PA, ICC) niesie plik, dzięki czemu możesz uwzględnić je obok wyniku. Zobacz poświadczenia treści C2PA oraz jak usunąć metadane obrazu.

Tak. Ustaw PICAI_DETECTOR_MODEL na dowolny model klasyfikacji obrazów z Hugging Face, którego etykiety rozróżniają treść AI/fałszywą od ludzkiej/prawdziwej.

Tak. AiPicDetect jest projektem open source na licencji MIT. Instancja hostowana jest darmowa w użyciu, z limitem 10 analiz na adres IP co 24 godziny; kopia self-hosted nie ma żadnego limitu.

Działa, ale ponowne kodowanie, zmiana rozmiaru i zrzuty ekranu usuwają część śladów na poziomie pikseli, na których opiera się klasyfikator, więc spodziewaj się niższej pewności i większej liczby wyników Niepewne.

Nie. AiPicDetect ocenia ogólne statystyki pikseli w podziale na wygenerowane i rzeczywiste; nie identyfikuje konkretnego generatora i nie ma wiedzy o generatorach wydanych po zebraniu danych treningowych jego modelu.

Mocne filtry, przetwarzanie HDR, powiększanie rozdzielczości (upscaling), ilustracje i renderingi 3D mają cechy statystyczne wspólne z obrazami wygenerowanymi. Wynik to prawdopodobieństwo, a nie dowód; fałszywe alarmy się zdarzają.

Tak. Po tym, jak pierwsze uruchomienie pobierze model do pamięci podręcznej Hugging Face, self-hosted AiPicDetect nie potrzebuje już dostępu do sieci.

Tak: 10 analiz na IP klienta w dowolnym kroczącym 24-godzinnym oknie czasowym. Odpowiedzi zawierają nagłówek X-RateLimit-Remaining, a zapytanie przekraczające limit zwraca kod 429 z nagłówkiem Retry-After.