浮水印檢查
SynthID 偵測器與浮水印檢查器
使用此 SynthID 偵測器檢查任何影像。Slop or Not 會從 Google 和 OpenAI 的圖片讀取影像 SynthID。標記存在於像素中,而非中繼資料,所以能經得起螢幕截圖和一般分享,但大幅編輯或嚴重重新壓縮仍可能使檢查無法得出結論。當沒有標記或其他可讀取的來源能解析圖片時,則改由在數百萬張人類和 AI 影像上訓練的分類器進行評分。線上檢查遠離外部 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
讀取 Google 和 OpenAI 圖片中的 SynthID,然後檢查其餘部分
Google DeepMind 的 SynthID 浮水印,存在於 Google 和 Gemini 的圖片中
OpenAI 圖片中的相同 SynthID 浮水印,以專屬的校準臨界值讀取
沒有可讀取訊號時的備用影像模型分數
良好用途
- 檢查疑似由 OpenAI、Gemini 或 Google 生成的圖片
- 測試匯出的圖片是否仍帶有浮水印證據
- 說明為什麼來源資訊和視覺偵測可能不一致
需要知道的限制
- 只有會加浮水印的生成器,其圖片才帶有 SynthID,其他生成器的圖片則透過憑證和影像模型檢查
- 大幅編輯、嚴重重新壓縮或非常小的影像,仍可能讓檢查結果不確定
- 沒有可讀訊號並不代表影像真實
常見問題
SynthID 偵測器 問題
這和 Google 的 SynthID Detector 有何不同?
Google 的 SynthID Detector 只找一樣東西:SynthID 浮水印。Slop or Not 讀取四項。它會讀取 Google 和 OpenAI 圖片中的 SynthID,驗證 C2PA Content Credentials,讀取生成器指紋,並用 AI 影像偵測模型掃描像素。詐騙者有兩種繞過浮水印的方法:選擇一個從不嵌入浮水印的生成器,或者重新生成或大幅編輯圖片,直到標記消退。只檢查浮水印的工具此時就沒有東西可讀。Slop or Not 會繼續檢查,仍然能回傳結果。
「偵測到來自 OpenAI 的 SynthID 浮水印」是什麼意思?
這代表圖片帶有 OpenAI 的 SynthID 浮水印,一種藏在像素中的隱形標記,OpenAI 目前的模型會把這種標記加入它們產生的圖片,包括 ChatGPT 的圖片。Slop or Not 會直接從像素讀取這個標記並辨識出提供者,而且在 App 中只要點一下就能開啟 OpenAI 自家的驗證器。沒有標記則是另一回事。許多生成器從不嵌入浮水印,而且浮水印也可能被人刻意削弱。沒有標記的圖片仍會得到結果:C2PA Content Credentials、生成器指紋,以及回傳機率的像素掃描。
SynthID 和 C2PA 是同一回事嗎?
不是。SynthID 是嵌入在生成媒體中的隱形浮水印。C2PA 是已簽署的 Content Credentials 中繼資料。當檔案揭露時,Slop or Not 會檢查兩者。
為什麼 SynthID 檢查可能不確定?
SynthID 直接嵌入在影像中,但反覆大幅編輯、嚴重重新壓縮或影像細節太少,都可能削弱訊號。當浮水印讀取結果不確定時,影像偵測器仍可以提供機率。
SynthID 檢查相較於影像模型多了什麼?
證據而非猜測。這裡的每個影像檢查運作方式都相同:讀取 SynthID 浮水印與 C2PA 或 IPTC 憑證,然後在兩者都無法確定檔案時,以影像模型對像素評分。來自受支援的 Google 或 OpenAI 影像的可讀 SynthID 標記是強力證據,因為標記存在於像素中,能在截圖與重新編碼後留存。若沒有標記,你得到的是影像模型的機率,而非來源證明。
Claude 是否使用 SynthID?
文字方面,Anthropic 表示 Claude 的浮水印是 SynthID-Text 的一種版本。圖片方面,Claude 使用 C2PA Content Credentials,而非圖片 SynthID。Slop or Not 會讀取支援的 OpenAI 與 Google/Gemini 檔案中的圖片 SynthID,並讀取 Claude 圖片中可用的 C2PA 憑證。
這能偵測 Nano Banana 圖片嗎?
可以。Nano Banana 是 Google 對 Gemini 影像模型的稱呼,其輸出像其他 Gemini 圖片一樣帶有看不見的 SynthID 浮水印。Slop or Not 直接從像素讀取該浮水印,並指出提供者是 Google,因此 Nano Banana 圖片的判定方式就和 Gemini 圖片一樣,包含截圖在內。
這裡有 Grok 或 Sora 圖片偵測器嗎?
沒有專門的偵測器,這是有原因的。Slop or Not 只讀取 Google 和 OpenAI 圖片的 SynthID,所以沒有可讀憑證的 Grok 圖片會直接交給影像模型,並以機率回傳。Sora 屬於 OpenAI,因此從它匯出且仍帶有 OpenAI 憑證的影格會透過 C2PA 讀取來判定。剝除憑證後,就又回到影像模型。
這個 SynthID 偵測器可以檢查文字嗎?
浮水印的部分不行。文字分頁會使用 AI 文字偵測模型為文字評分,僅支援英文,並回傳機率。它不會讀取 SynthID-Text 浮水印。SynthID 讀取功能位於照片分頁。
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。
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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。
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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。
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