AiPicDetect 常见问题

它给出的是概率，而不是定论。接近 50% 的分数会被标记为不确定；请将任何单次结果视为一个参考信号，并结合其他证据一起判断。更多内容请参阅AI 图像检测器的准确性说明。

在这个公共实例上，会的：图片会上传到 AiPicDetect 服务器（由作者运行的 Google Cloud Run 容器），在内存中完成评分，绝不写入磁盘。清除后的副本只会保存在内存中，直到被 100 条更新的结果替换，或容器重启为止，且不会发送给任何第三方 API。如果你希望任何内容都不离开你的设备，可以自行运行 AiPicDetect，只需一条 Docker 命令。详情见隐私页面。

是的。代码、Docker 镜像、命令行工具（CLI）和 GitHub Action 都在AiPicDetect 代码仓库中，遵循 MIT 许可证。检测器使用的是一个开放的 Hugging Face 模型，你可以查看或替换它。

可以。检测完图片后，使用下载干净副本功能即可。AiPicDetect 会根据图片的像素重新构建图像，因此 EXIF、XMP、IPTC、C2PA 以及 ICC 配置文件都会被完全去除。了解清除功能的工作原理。

支持 JPEG、PNG、WebP、HEIC/HEIF 以及 Pillow 库能够解码的大多数格式，文件大小最高 50 MB。

C2PA 内容凭证和编辑软件标签是关于图片来源的线索。面板会显示文件携带了哪些信息块（EXIF、XMP、IPTC、C2PA、ICC），以便你结合检测分数一起权衡。参见C2PA 内容凭证与如何移除图像元数据。

可以。将 PICAI_DETECTOR_MODEL 设置为任意一个 Hugging Face 图像分类模型，只要它的标签能够区分 AI/伪造 与 人类/真实 内容即可。

是的。AiPicDetect 是遵循 MIT 许可证的开源项目。托管实例可免费使用，限制为每个 IP 地址每 24 小时 10 次检测；自行部署的版本没有此限制。

可以运行，但重新编码、缩放和截图会去除分类器所依赖的部分像素级痕迹，因此置信度可能较低，出现不确定结果的概率也会更高。

不能。AiPicDetect 评估的是生成图像与真实图像在像素统计特征上的整体差异；它不会识别具体的生成器，也不了解在其模型训练数据收集之后发布的生成器。

强力滤镜、HDR 处理、放大、插画和 3D 渲染都与生成图像在统计特征上有相似之处。该分数是一种概率，而不是证据；误判是可能发生的。

可以。首次运行会将模型下载到 Hugging Face 缓存中，之后自行部署的 AiPicDetect 无需联网即可使用。

有：在任意滚动的 24 小时窗口内，每个客户端 IP 限制 10 次检测。响应中会携带 X-RateLimit-Remaining 头，超出限制的请求会返回 429 状态码，并附带 Retry-After 头。