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免费 AI 图片检测

AI 图片检测工具：判断图片是否由 AI 生成

上传图片，免费判断它是否由 AI 生成，并分别查看可信 C2PA 来源、像素级 AI 概率、Deepfake 信号与基础元数据。

C2PA
浏览器本地验证
Pixel model
Hive AI 概率
Deepfake
独立人脸信号
拖拽图片到这里
支持 JPG、PNG、WebP、AVIF，原图最大 50 MB
选择图片后会显示预览
未选择文件
支持 JPG、PNG、WebP、AVIF，原图最大 50 MB

上传后会自动检测。浏览器本地读取原图；仅在没有可信 AI 来源凭证时，发送缩小且去除元数据的 JPEG 或 WebP 副本给 Hive。Hive 默认可能保留检测数据 14 天，实际以 Hive 政策和账号配置为准。

AI 可能性报告
等待上传图片
上传图片后将自动开始检测。
等待
图片为 AI 生成的可能性
—
等待检测

上传图片后自动计算概率

Deepfake 概率
—
等待检测

Deepfake 是独立的人脸伪造信号，不等同于整张图片由 AI 生成。

检测结果是多种信号的聚合，不是法律或事实上的最终判定。图片经过压缩、截图、转存或二次编辑后，水印和元数据可能丢失。

如何理解检测结果

0%–30% 没有强 AI 信号；真实照片和普通截图常落在这里。
31%–89% 不确定区间；压缩、重绘、AI 修图、截图转发或混合编辑更容易出现。
90%–100% 像素模型发现强 AI 信号。
100% Verified AI 不是 Hive 模型概率；由可信签名来源直接确认。

细分判断

C2PA 内容凭证

读取图片内嵌的内容凭证与 manifest。

等待
  • 上传图片后将自动开始检测。
对 AI 判断的含义
等待检测

可信 AI 来源

仅在活动 Manifest 为 Trusted 且有明确生成式 AI assertion 时确认 AI 来源。

等待
  • 等待自动服务端检测
对 AI 判断的含义
等待检测

像素级 AI 分类

通过 Hive 像素模型估计图片由 AI 生成的概率。

等待
  • 等待自动服务端检测
对 AI 判断的含义
等待检测

Deepfake 信号

单独检查人脸是否存在 AI 换脸或深度伪造信号。

等待
  • 等待自动服务端检测
对 AI 判断的含义
等待检测

基础元数据

记录格式、大小、尺寸和缓存哈希等基础信号。

等待
  • 等待自动服务端检测
对 AI 判断的含义
仅供参考，不判断是否为 AI

先看证据，再看概率

AI 图片检测工具是什么，结果应该怎么判断？

AI 图片检测工具用于筛查图片是否由人工智能生成或修改，但可靠判断不能只依赖一个概率分数。 更完整的 AI 图像检测会结合 C2PA 内容凭证等签名来源记录、平台特定水印、来源历史、文件元数据和像素分类器。 内容凭证可以支持文件来自哪里、经历过哪些编辑；平台水印可以支持某个生成服务是否参与；像素模型只能估计画面特征是否接近 AI 生成内容。 截图、裁剪、压缩和重新导出可能移除来源凭证或削弱水印，经过编辑的照片和插画也可能产生误报。 实际审核时，应保留原文件，先检查来源凭证，再核对网页来源与元数据，最后把视觉和像素结果作为辅助证据。 “没有检测到信号”只代表结论不确定，不能证明图片一定由人类制作；新闻发布、内容审核、版权和品牌安全场景仍应保留人工复核。

EasyGlobe 编辑团队复核 · 最后更新：2026 年 8 月 18 日

检测信号 能够支持什么 主要局限 判断规则
C2PA 内容凭证 签名来源、签名方身份和记录的编辑历史。 许多文件没有凭证，截图或导出也可能将其移除。 验证签名并阅读实际声明；没有凭证代表不确定。
平台水印 支持的平台或生成流程是否参与，例如 Google SynthID。 覆盖范围取决于平台，不存在通用水印。 使用平台官方验证器，只报告它明确确认的结果。
来源历史 网页中更早出现的版本、发布方和视觉相似图片。 最早被搜索引擎收录的页面未必是原始作者。 对比早期来源和上下文，再判断图片出处。
文件元数据 设备、软件、尺寸、时间和导出线索。 元数据容易被删除、修改或继承自后续编辑。 优先使用原文件，并把元数据作为辅助上下文。
像素分类器 画面模式接近 AI 生成内容的概率。 仍可能出现误报或漏报。 把分数作为一个信号，再用来源和内容凭证交叉确认。
AI 图片审核的证据层级。缺少任何一种信号，都不能证明文件一定由人类制作。

检测流程如何工作

系统会优先使用确定性更强的信号，再使用更重的模型检测作为补充。这个页面适合做快速初筛， 不应被理解为法律或事实层面的最终判定。

最后更新：2026 年 8 月 18 日

1. 来源凭证

先读 C2PA

浏览器会先在本地读取图片内嵌的内容凭证。Trusted 凭证可以展示签名方与签名时间； 只有活动 Manifest 的结构化 assertion 明确声明生成式 AI，才确认可信 AI 来源。

2. 像素模型

估计 AI 生成概率

完成本地来源检查后，Hive 会分析缩小且移除元数据的副本，返回 AI 生成概率。 这是模型估计，不是水印结果或事实证明。

3. Deepfake

单独检查人脸篡改

另一个独立分数检查换脸或深度伪造风险。它不代表整张图片由 AI 生成， 因此不会与通用 AI 概率合并。

方法论与信号优先级

AI 图片检测最可靠的方式不是只看一个模型分数，而是把加密来源凭证、像素模型、Deepfake 风险和普通元数据分开看。 这个页面使用这种分层逻辑，避免把“没有检测到信号”误判为“图片一定是真实照片”。

高置信信号

受信任的 C2PA 凭证且以结构化 assertion 明确声明使用生成式 AI，属于最强结果，因为它来自可信签名来源而不是视觉猜测。

中置信信号

Hive AI 概率达到 90% 以上时会显示“很可能为 AI 生成”，但它仍然是概率结果，不是来源证明。

低置信信号

30% 到 90% 之间统一视为不确定。工具直接展示分数，不强迫模糊证据得出二元结论。

没有强 AI 信号

30% 或更低只表示当前模型没有找到强 AI 信号，不代表图片一定真实、由人类制作或没有被编辑。

学习如何判断图片是否由 AI 生成

先用检测工具快速初筛，再通过来源、视觉细节、元数据和水印建立更完整的判断依据。

如何判断图片是不是 AI 生成的

按照来源、视觉痕迹、元数据、C2PA、水印和人工复核步骤完成检查。

比较 AI 图片检测工具

了解免费上传工具、来源凭证、官方水印验证与付费 API 的适用场景。

每个检测渠道代表什么

工具会把来源凭证、像素概率和人脸篡改风险单独展示，因为它们回答的是不同问题。

C2PA 内容凭证

检查文件中是否有签名来源数据。若存在，可能说明来源、编辑、素材成分和生成器信息。

可信来源

只有活动 manifest 状态为 Trusted，且结构化 assertion 明确声明使用生成式 AI，才确认可信 AI 来源。Valid 仅表示签名有效但签名者未受信任，不会覆盖像素模型。

像素级 AI 概率

Hive 根据视觉模式输出 0% 到 100% 的概率。为减少误报，“很可能为 AI”的阈值保守设为 90%。

Deepfake 信号

单独检查换脸或 AI 修改人脸。高 Deepfake 分数不代表画面其它部分也是合成内容。

生成器候选

如果模型提供来源分数，会显示最多三个可能的生成器类别；这些分数只能辅助判断，不能证明归属。

基础元数据

记录文件类型、大小和尺寸。私有哈希只用于缓存查询，不会通过公共接口返回。

你应该预期的限制

AI 图片检测本质上是信号聚合。截图、裁剪、社交平台压缩、格式转换和手动修图，都可能移除元数据或削弱隐形水印。

模型检测也会有误报和漏报。精修插画、3D 渲染、图库照片或强后期相机照片，都可能在视觉上接近生成图片。

如果图片涉及法律、品牌安全、新闻事实或内容审核，应把高置信信号用于辅助判断，并把不确定结果交给人工复核。

隐私与上传处理

浏览器会先从原图读取 C2PA。需要像素检测时，缩小并移除元数据的 JPEG 或 WebP 副本才会发送到本站 API 和 Hive。

原图最大支持 50 MB；浏览器会将最长边缩小到 2048px，并把检测副本控制在服务端 10 MB 上限内。 同时限制最大像素数量，避免异常超大图片占用过多内存。

API 会使用私有 SHA-256 摘要做 30 天缓存查询。同一检测副本可复用结果，摘要不会公开返回。

更聚焦的水印检测

如果你的审核问题专门围绕 AI 水印证据，可以使用下面两个更聚焦的页面，把 Google SynthID、C2PA 和通用水印意图分开处理。

SynthID 检测工具

在站内检查 C2PA、可信来源和像素信号，并明确区分辅助结果与 Google 私有水印验证。

C2PA 检测工具

检查内容凭证和签名信任状态，不虚构未支持的平台水印结果。

参考来源

以下资料解释了本工具设计所依据的来源凭证标准、水印能力和 Cloudflare 平台限制。

C2PA 开放标准

内容凭证背后的官方来源凭证标准说明。

C2PA 常见问题

解释来源凭证如何随媒体传播，以及为什么凭证可能丢失。

Google DeepMind SynthID

SynthID 是 Google DeepMind 的隐形水印技术；本站未接入其私有验证器，本卡片仅作技术归属说明。

Cloudflare Workers 限制

影响上传大小、内存和后端处理策略的平台限制。

AI 图片检测常见问题

关于检测限制、隐私和适用场景的说明。