图片检测看哪些线索
图片上传后，页面会先在浏览器本地读取文件本身。常见线索包括 EXIF 拍摄信息、手机或相机型号、镜头和曝光参数、图片格式、尺寸、ICC 色彩配置、XMP 数据、PNG 文本块、WebP 元数据块、GIF 注释以及 SVG 中的 metadata。
如果元数据里出现 prompt、seed、sampler、Stable Diffusion、Midjourney、ComfyUI、DALL-E 等生成工具痕迹，结果会明显偏向 AI 生成。如果能读到完整的相机型号、拍摄时间、曝光参数和镜头信息，结果会更倾向真实拍摄，但这仍然不是绝对证明，因为真实照片也可能被编辑，AI 图片也可能被二次写入元数据。
C2PA 和来源记录
一些图片会携带 C2PA/JUMBF 来源记录，用来说明内容从何而来、是否经过编辑、是否由生成式 AI 工具创建。ImgShield 会尝试识别这些记录，但不会把“没有 C2PA”理解为“必然可疑”。许多真实照片、截图和社交平台转存图片本来就没有这类记录。
当前页面会解析可读取的 manifest store、标签和 AI 相关声明，但不会完成签名证书链验证。因此，“找到 C2PA 声明”代表文件中存在一条来源线索，不等于 ImgShield 已证明签名主体真实可信。需要取证时，应使用能验证证书链的专业 C2PA 工具并保留原文件。
本地分数怎样形成
图片规则把不同线索赋予正向或反向权重：明确的 prompt、seed、工作流或生成器名称是较强的 AI 方向信号；完整相机型号、拍摄时间和曝光组合是较强的真实拍摄方向信号；Photoshop、Lightroom 等编辑器名称只说明文件被处理过，本身不归类为 AI。权重相加后达到 AI 方向阈值才显示“更像 AI”，达到真实方向阈值才显示“更像真实拍摄”，中间区域显示“暂时看不准”。
页面上的百分比是“当前线索的一致程度”，不是经过独立实验校准的真实概率。为了避免误导，结果页同时列出信号名称、影响方向和分层分数，用户应先读证据，再读数字。
什么时候调用增强检测
只有本地图片结论不明确时，页面才会请求同域后端，再由后端调用 Sightengine 的 genai 模型。第三方返回 62 分及以上时作为 AI 方向像素线索，38 分及以下时作为真实或已编辑方向线索，39–61 分仍保持不确定。第三方结果会覆盖最终展示方向，但不会把缺失元数据、编辑历史或来源上下文变成已知事实。
增强检测有文件大小和每日调用限制，也可能因服务不可用而失败。第三方分数不应被理解为 ImgShield 自己训练或独立验证的模型精度。图片传输与第三方处理说明见隐私说明。
文字检测看哪些线索
文字检测只在当前浏览器中运行。它会观察文章结构是否过度规整、连接词是否密集、段落长度是否异常均匀、重复短语是否偏多、是否缺少具体人物、地点、时间和个人经历。它也会识别一些明显的 AI 自我披露语句，例如“作为一个 AI”这类表达。
这些线索只能给出风险方向。短文本、公告、产品说明、客服回复、翻译文本和经过人类润色的 AI 文本都可能让判断变得模糊，所以工具会把结果分成“更像 AI”“更像人工”和“暂时看不准”。
为什么会出现误判
截图、压缩、社交平台转发、批量改图工具、隐私清理工具都会删除拍摄信息。另一方面，真实照片经过 Photoshop 或 Lightroom 编辑后，也可能留下编辑软件痕迹。文字也类似：非常正式的人工写作可能像 AI，经过人工改写的 AI 文本也可能像真人。
可复现的对照检查
- 同一张相机原图先直接检查，记录相机、时间和曝光线索。
- 把原图发送到社交平台或截屏，再检查转存版本，比较哪些元数据消失。
- 对一张明确由生成工具导出的原文件，比较保留工作流信息与“另存为”清理信息后的结果。
- 若两个版本结论不同，优先解释文件处理造成的证据变化，而不是挑选更符合预期的分数。
建议的核查流程
- 先上传原始文件，尽量不要用截图或压缩后的版本。
- 查看工具列出的线索，不要只看百分比。
- 结合来源账号、发布时间、上下文和反向图片搜索一起判断。
- 重要场景中，把 ImgShield 当作初筛工具，再交给人工复核。