Часті запитання про AiPicDetect
AiPicDetect — безкоштовний інструмент з відкритим кодом, який оцінює ймовірність того, що зображення створене штучним інтелектом, і видаляє приховані метадані — хмарна версія або self-hosted, вибір за вами. Це запитання, які люди найчастіше ставлять про те, як це працює, наскільки це точно і що відбувається із завантаженими зображеннями.
Наскільки точний детектор?
Він видає ймовірність, а не вирок. Оцінки близько 50% позначаються як Невизначено; ставтеся до будь-якого окремого результату як до одного із сигналів і поєднуйте його з іншими доказами. Докладніше на сторінці про точність детекторів зображень ШІ.
Чи покидає моє зображення мій комп’ютер?
На цьому публічному екземплярі — так: зображення завантажується на сервер AiPicDetect (контейнер Google Cloud Run, яким керує автор), оцінюється в пам’яті і ніколи не записується на диск. Очищена копія зберігається в пам’яті лише доти, доки її не витіснять 100 новіших результатів або контейнер не перезапуститься, і нічого не надсилається до стороннього API. Якщо ви хочете, щоб нічого не покидало вашу машину, розгорніть AiPicDetect самостійно однією командою Docker. Подробиці — на сторінці приватності.
Це проєкт з відкритим кодом?
Так. Код, образ Docker, CLI і GitHub Action — усе в репозиторії AiPicDetect за ліцензією MIT. Детектор — це відкрита модель Hugging Face, яку можна вивчити або замінити.
Чи можу я видалити C2PA та інші метадані?
Так. Після перевірки зображення скористайтеся кнопкою Завантажити чисту копію. AiPicDetect перебудовує зображення з його пікселів, тож EXIF, XMP, IPTC, C2PA і профіль ICC повністю відкидаються. Як працює очищення.
Які формати підтримуються?
JPEG, PNG, WebP, HEIC/HEIF і більшість форматів, які вміє декодувати Pillow, розміром до 50 MB.
Чому показуються метадані?
Облікові дані вмісту C2PA і теги програм для редагування — це підказки щодо походження файлу. Панель показує, які блоки (EXIF, XMP, IPTC, C2PA, ICC) несе файл, щоб ви могли враховувати їх разом з оцінкою. Див. облікові дані вмісту C2PA і як видалити метадані зображення.
Чи можу я використати іншу модель?
Так. Задайте PICAI_DETECTOR_MODEL — будь-яку модель класифікації зображень з Hugging Face, чиї мітки розрізняють ШІ/підробку та людину/реальність.
AiPicDetect безкоштовний?
Так. AiPicDetect — проєкт з відкритим кодом за ліцензією MIT. Хмарний екземпляр безкоштовний у використанні з лімітом 10 перевірок на IP-адресу кожні 24 години; у self-hosted копії ліміту немає.
Чи працює це зі скриншотами або сильно стиснутими зображеннями?
Працює, але перекодування, зміна розміру і створення скриншотів стирають частину пікселевих слідів, на які спирається класифікатор, тож варто очікувати нижчої впевненості і більшої кількості результатів Невизначено.
Чи може він визначити, який генератор створив зображення (Midjourney, DALL·E, Stable Diffusion)?
Ні. AiPicDetect загалом оцінює статистику пікселів «згенеровано проти реального»; він не визначає конкретний генератор і нічого не знає про генератори, випущені після збору навчальних даних його моделі.
Чому справжнє фото отримало оцінку ШІ?
Сильні фільтри, HDR-обробка, збільшення масштабу, ілюстрації і 3D-рендери мають статистичні риси, схожі на згенеровані зображення. Оцінка — це ймовірність, а не доказ; хибні спрацювання трапляються.
Чи можу я використовувати це офлайн?
Так. Після того як перший запуск завантажить модель у кеш Hugging Face, self-hosted AiPicDetect не потребує доступу до мережі.
Чи є ліміт запитів на хмарному екземплярі?
Так: 10 перевірок на клієнтську IP-адресу в будь-якому ковзному 24-годинному вікні. Відповіді несуть заголовок X-RateLimit-Remaining, а запит понад ліміт повертає 429 із заголовком Retry-After.
Досі не впевнені? Відкрийте issue на GitHub.
Востаннє оновлено 2026-09-13 · вихідний код на GitHub