关于 TagFake

图像类型分类

TagFake 使用 CLIP 零样本分类来估算图像更接近 PHOTO 还是 ART。结果会在分析页面以 PHOTO/ART 指标呈现。

AI 生成概率检测

AI 生成概率由多个检测器的评估结果计算得出。

分析中使用以下检测器，包括仍在评估中的候选检测器。

• Frequency Analysis (FFT)
• Noise Analysis
• Error Level Analysis (ELA)
• DIRE (Diffusion Reconstruction Error)
• UniversalFakeDetect (CSID)
• DeepFakeDetectorV2
• AI Image Detector
• TruFor

NSFW 检测

TagFake 使用自有方法检测帖子图像是否包含敏感 (NSFW) 内容。被标记为 NSFW 的图像在列表页面默认隐藏，即使启用 NSFW 呈现，也只会以像素化形式呈现。NSFW 检测不会影响 AI 生成或篡改概率分数。

AI 生成概率

分析例子

下方两张图像实际由本服务分析过。在列表页面，AI 生成概率低于 50% 的图像会出现在左列，50% 或更高的图像会出现在右列，每张卡片底部的紫色条代表 AI 生成概率。

AI 生成概率 < 50%

ART

AI0.0%

一张维米尔《戴珍珠耳环的少女》的照片

AI 生成概率 ≥ 50%

ART

AI90.5%

使用 ChatGPT 生成的图像

如何阅读热力图

分析页面会呈现 AI 依据热力图，它按各检测器权重叠加 AI 检测所用检测器的证据。较深的红色区域代表 AI 生成证据更强。热力图是检测器给出的推理线索，并不能证明某个特定区域由 AI 生成。

结果可靠性较低的情况

以下类型的图像可能超出检测器设计范围，因此阅读 AI 生成概率时应格外谨慎。

• 包含嵌入插画、动漫海报或绘画的照片

  嵌入的艺术作品可能类似 AI 生成特征，从而提高 AI 生成概率。

• 添加了贴纸、表情符号或文字叠加的真实照片

  叠加元素可能引入人工边缘和纹理，导致 AI 生成概率失真。

• 应用了强烈色彩滤镜、磨皮、风格化、生成式填充或合成编辑的图像

  强编辑可能掩盖或模拟检测器依赖的像素级痕迹，使 AI 生成概率可靠性降低。仅重新编码图像的轻微调整，例如颜色或曝光校正、调整大小、格式转换，通常影响较小。

• 手机或 PC 屏幕、用户界面、网页或代码的截图

  屏幕捕获和画面伪影超出检测器预期输入范围，因此 AI 生成概率会变得较不可靠。

• 多次重新保存或重新编码的图像，尤其是低质量 JPEG

  压缩噪声可能掩埋或类似检测器寻找的痕迹，因此 AI 生成概率可能向任一方向波动。

• 图表、曲线图、幻灯片和其他图解类图像

  这些图像超出检测器设计面向的照片和插画范围，因此 AI 生成概率会变得较不可靠。

• 3D 渲染图像（包括风格化和照片级真实渲染）

  风格化和照片级真实渲染都可能超出检测器的训练分布，使 AI 生成概率较不可靠。

• 在同一画面中混合照片和插画的拼贴

  具有不同视觉属性的混合区域可能使检测器判断不稳定。

• 由叠加文字主导的梗图和其他图像

  大面积文字可能遮挡检测器依赖的视觉痕迹，使 AI 生成概率较不可靠。

TagFake 不会自动检测这些情况，因此分析页面仍会为此类图像呈现分数。阅读这类图像的结果时，请格外谨慎，不要直接按表面值判断。