Часто задаваемые вопросы о AiPicDetect
AiPicDetect — бесплатный инструмент с открытым исходным кодом, который оценивает вероятность того, что изображение создано ИИ, и удаляет скрытые метаданные — облачная версия или self-hosted, выбор за вами. Это самые частые вопросы о том, как это работает, насколько это точно и что происходит с загруженными изображениями.
Насколько точен детектор?
Он выдаёт вероятность, а не вердикт. Оценки около 50% помечаются как Неопределённо; относитесь к любому отдельному результату как к одному из сигналов и сочетайте его с другими доказательствами. Подробнее — на странице о точности детекторов ИИ-изображений.
Покидает ли моё изображение мой компьютер?
На этом публичном экземпляре — да: изображение загружается на сервер AiPicDetect (контейнер Google Cloud Run, которым управляет автор), оценивается в памяти и никогда не записывается на диск. Очищенная копия хранится в памяти только до тех пор, пока её не вытеснят 100 более новых результатов или контейнер не перезапустится, и ничего не отправляется стороннему API. Если вы хотите, чтобы ничего не покидало вашу машину, разверните AiPicDetect самостоятельно одной командой Docker. Подробности — на странице приватности.
Это проект с открытым исходным кодом?
Да. Код, образ Docker, CLI и GitHub Action — всё в репозитории AiPicDetect под лицензией MIT. Детектор — это открытая модель Hugging Face, которую можно изучить или заменить.
Могу ли я удалить C2PA и другие метаданные?
Да. После проверки изображения используйте Скачать чистую копию. AiPicDetect перестраивает изображение из его пикселей, поэтому EXIF, XMP, IPTC, C2PA и профиль ICC полностью отбрасываются. Как работает очистка.
Какие форматы поддерживаются?
JPEG, PNG, WebP, HEIC/HEIF и большинство форматов, которые умеет декодировать Pillow, размером до 50 MB.
Почему показываются метаданные?
Учётные данные содержимого C2PA и теги редактирующего ПО — это подсказки о происхождении файла. Панель показывает, какие блоки (EXIF, XMP, IPTC, C2PA, ICC) несёт файл, чтобы вы могли учитывать их вместе с оценкой. См. учётные данные содержимого C2PA и как удалить метаданные изображения.
Могу ли я использовать другую модель?
Да. Задайте PICAI_DETECTOR_MODEL — любую модель классификации изображений с Hugging Face, чьи метки различают ИИ/подделку и человека/реальность.
AiPicDetect бесплатен?
Да. AiPicDetect — проект с открытым исходным кодом под лицензией MIT. Облачный экземпляр бесплатен в использовании с лимитом 10 проверок на IP-адрес каждые 24 часа; у self-hosted-копии лимита нет.
Работает ли он со скриншотами или сильно сжатыми изображениями?
Работает, но перекодирование, изменение размера и создание скриншотов стирают часть пиксельных следов, на которые опирается классификатор, поэтому стоит ожидать более низкой уверенности и большего числа результатов Неопределённо.
Может ли он определить, какой генератор создал изображение (Midjourney, DALL·E, Stable Diffusion)?
Нет. AiPicDetect в целом оценивает статистику пикселей «сгенерировано против реального»; он не определяет конкретный генератор и ничего не знает о генераторах, выпущенных после сбора обучающих данных его модели.
Почему реальное фото получило оценку ИИ?
Сильные фильтры, HDR-обработка, увеличение масштаба, иллюстрации и 3D-рендеры имеют статистические черты, схожие со сгенерированными изображениями. Оценка — это вероятность, а не доказательство; ложные срабатывания случаются.
Могу ли я использовать его офлайн?
Да. После того как первый запуск загрузит модель в кэш Hugging Face, self-hosted AiPicDetect не нуждается в доступе к сети.
Есть ли лимит запросов на облачном экземпляре?
Да: 10 проверок на клиентский IP-адрес в любом скользящем 24-часовом окне. Ответы несут заголовок X-RateLimit-Remaining, а запрос сверх лимита возвращает 429 с заголовком Retry-After.
Остались вопросы? Откройте issue на GitHub.
Обновлено 2026-09-13 · исходный код на GitHub