Google 圖片檢查
用於 Nano Banana AI 照片的 Gemini 圖片偵測器
如果圖片可能來自 Google 的圖片生成工具(包括俗稱 Nano Banana 的工具),就用這個 Gemini 圖片偵測器。Slop or Not 會讀取 Google SynthID 浮水印、已簽署的憑證和可編輯的中繼資料;若沒有可讀的來源證明或浮水印能判定檔案,再以數百萬張人類與 AI 圖片訓練的分類器為像素評分。線上檢查會避開外部 AI 公司。
SynthID 檢查器能找出加了浮水印的圖片。沒人加浮水印的圖片,Slop or Not 也照樣檢查。
它會從 Google 和 OpenAI 的圖片讀取 SynthID、驗證 C2PA Content Credentials、讀取生成器指紋,並掃描像素。
- 你可以測試照片、螢幕截圖、商品圖片、收據和大頭貼,最高 8 MB。
- 結果機率判定、AI 分數,以及檔案內含的來源詳細資料。
- 隱私在我們自行擁有與營運的硬體上進行檢查。我們絕不會將你的照片傳送給 OpenAI、Google 或任何其他 AI 公司。
檢查項目
檢查 Nano Banana 和 Gemini 圖片的 SynthID 訊號
Google SynthID 浮水印訊號加上任何 C2PA/IPTC 中繼資料
影像紋理、邊緣和重複細節中的生成器痕跡
針對複製、匯出或重新壓縮檔案的備用分類器輸出
良好用途
- 在課堂教材中使用 Gemini 圖片前先檢查
- 審查來自搜尋或通訊 App 的可疑個人頭像
- 測試檔案是否仍帶有可讀取的來源資訊
需要知道的限制
- 讀不到 SynthID 不代表照片是真的,因此影像模型仍會為像素評分
- SynthID 的設計是為了在一般分享後仍能留存,但大量編輯仍可能使其無法判定
- 混合人工編輯後,最終判斷可能不那麼直接
常見問題
Gemini AI 圖片偵測器 問題
什麼是 Nano Banana?
Nano Banana 是 Google 的 Gemini 圖片生成模型的社群名稱。Google 表示使用 Gemini 生成的圖片包含隱形的 SynthID 浮水印,而 Slop or Not 會在判斷像素前先檢查該訊號。
Slop or Not 能否讀取 Gemini 的來源資訊?
可以。Slop or Not 會檢查 SynthID(Google 為生成媒體設計的隱形浮水印),並在檔案提供時讀取 C2PA/IPTC 中繼資料。若這些訊號缺失,則使用視覺圖片偵測。
Gemini 圖片會遺失浮水印嗎?
螢幕截圖可能會移除中繼資料,但 SynthID 嵌入在圖片中,不容易去除。反覆的大量編輯、嚴重再壓縮或非常小的複本仍可能導致檢查無結論。
這與 AI 圖片偵測器是不同的檢查器嗎?
不是。每個 Slop or Not 圖片檢查的運作方式都相同:SynthID 浮水印、C2PA 與 IPTC 憑證,兩者都無法判定檔案時再使用影像模型。對 Gemini 和 Nano Banana 檔案來說,Google SynthID 通常就是決定性證據,因此這裡的訊號、限制與解答都是針對這類檔案撰寫的。在網站上任何地方上傳同一張圖片,判定結果都相同。
怎樣才算支援 SynthID 的提供者?
Slop or Not 目前讀取 Google/Gemini 和 OpenAI 影像中的 SynthID。其他生成器,以及從未套用或已移除 SynthID 的檔案,會退回使用 C2PA/IPTC 中繼資料,然後使用像素分類器。
在 iPhone 或 Mac 上執行下一次檢查
Slop or Not App 會在裝置上檢查圖片和文字,你檢查的任何內容都不會離開裝置。
更多 Numen 作品
另外三款同樣在你裝置上執行的 App,全都不需要帳號。
Private LLM
一款本機 AI 聊天機器人,適用於未經審查的開源模型,可在 iPhone、iPad 和 Mac 上離線執行。Private LLM 使用針對每個模型調整的 OmniQuant 和 GPTQ 量化技術,因此其 3 位元模型可媲美其他 App 提供的 4 位元模型。
Clean Links
現在大多數追蹤都藏在連結重新導向後面。Clean Links 會在你分享前展開短網址,並移除網址中的每個追蹤參數,可在 iPhone、iPad、Mac 和網頁上使用。
Private Diffusion
在你的 iPhone、iPad 和 Mac 上執行最新的前沿影像模型。Private Diffusion 使用量化感知蒸餾 (QAD) 訓練每個模型,因此小型模型能保有完整尺寸模型的品質。









