您知道吗?您可以使用人工智能图像检测器来测试您的图像是否由人工智能工具(如 ChatGPT)创建?
我们温斯顿人工智能公司开发了最先进的人工智能图像检测器,因此您可以发现您在社交媒体上看到的奇怪图像是真实图像还是人工智能生成的图像。
人工智能图像检测器 vs 人工智能内容检测器
人工智能图像检测器是一种专门用于检测图像是否由人工智能工具(如 ChatGPT)创建的工具。
虽然有些图像看起来很明显是由人工智能工具创建的,但有时并不那么容易分辨。技术的进步很快就会让人工智能图像与真实照片无异。
另一方面,”内容 “一词实际上是指任何在线发布的媒体(可以是文本、图片或视频)。人工智能内容检测器通常指 “人工智能文本检测器”,因为人工智能生成的文本是当今最常见的人工智能生成媒体形式。
我们的温斯顿人工智能内容检测器在检测人工智能生成的文本时,准确率高达 99.98%。 您可以在这里试用
但是,关于人工智能图像检测器,哪一个才是最好的呢?
让我们一探究竟。
最佳人工智能图像检测器
人工智能图像检测仍处于早期开发阶段,但这里列出了迄今为止最好的工具。
温斯顿人工智能
Winston AI 推出了一款新的人工智能图像检测器,您可以用它来检测图像是人工智能图像还是人类拍摄的照片。
要检查图像,只需登录应用程序并转到图像检测选项卡。然后,您可以上传图片或复制图片 URL 并测试图片。
从下图中可以看到,该工具正确地给出了我的照片是人为生成的结果。结果还包括图像/照片的取证信息(如有),如 C2PA、IPTC 和 Exif 详情。

让我们测试一下人工智能图像:

这是我为自己的一个网站制作的图像,实际上我是将两张人工智能图像放在一起使用的。如上图所示,Winston AI 能够检测到图像是由 AI 创建的。
当您想查看图像是否由人工智能创建时,这是一个非常有用、准确的工具。
拥抱的脸
Hugging Face 是一个人工智能平台,有大量的人工智能工具和模型可供测试。该平台专为真正热爱人工智能和机器学习的人打造。
他们推出了一个简单的人工智能图像检测器,你可以试试。
如下图所示,他们正确地识别出我的人工智能图像有 99% 的可能是人造的。

人工智能与否
AI or Not 是一款在线检测器,用于检测图像或音频是否由人工智能生成。要检查图像,您需要注册一个账户
他们还正确地将我的人工智能图像识别为 “可能由人工智能生成”,但您确实需要注册付费计划才能准确了解结果。
每个月有 10 次免费图像检查机会,但之后需要支付更多费用。他们还有一个 API,您可以用它将图像检查整合到您的应用程序中。

蜂巢节制
Hive Moderation 有很多人工智能检测工具,包括图像和视频。它在测试中运行良好,对我提供的人工智能图像给出了 99.9% 的答案。
如果您需要在网络上扫描图像,他们还有一个 Chrome 浏览器扩展。 点击此处了解有关 Winston AI Chrome 扩展的更多信息。

发光体
Illuminarty 是另一个在线工具,您可以用它来检查图片的来源。
在测试中,Illuminati 的表现并不是特别好。我测试的图像很明显是人工智能图像,结果显示人工智能占 50%。
这种预测常常让不完全了解概率和统计的人感到困惑。

是人工智能吗?
Is it AI 是一款较新的免费工具,但效果并不好,如下图所示,该图像显然是由人工智能制作的,但该工具却无法识别。

规模化内容
Content at Scale 最初只是一个人工智能写作工具,但现在他们也做人工智能检测。他们还有一个人工智能内容检测器。这个工具以 99% 的分数成功预测出我给它的 AI 图像是 AI。
最后的想法
能够检测人工智能图像的工具大多还在研发过程中,并将随着技术的发展而发展。人工智能的变化速度令人惊叹,几乎每天都有重大发展,人工智能工具的可用性使我们能够提高效率,而且变化的速度只会越来越快。
目前最好的人工智能图像检测器是 Winston AI。您可以在这里试用。
人工智能图像检测器是一种工具,旨在分析图像并确定图像是否由人工智能模型生成,如深度学习和人工神经网络中使用的模型。这些工具通常分析人工智能生成的图像所特有的模式、纹理和人工痕迹。
人工智能图像检测器使用机器学习算法,将人工智能生成的图像的已知特征与自然捕捉或人类创建的图像的已知特征进行比较。它们可能会寻找光照不一致的地方、不寻常的纹理或其他通常不会出现在传统摄影中的数字伪影。
虽然人工智能图像检测器在不断改进,但并非万无一失。根据算法的训练数据和用于生成图像的人工智能的复杂程度,可靠性会有所不同。较新的人工智能模型可以生成高度逼真的图像,但有时也会逃避检测。
是的,网上有几种免费的人工智能图像检测器。这些工具可以快速评估图像的真实性,但其准确性不一定能达到更复杂的付费解决方案的水平。
人工智能图像检测器可能难以应对人工智能生成的新图像,这些图像使用了检测器训练数据中没有的尖端技术。此外,这些工具有时会产生错误的阳性或阴性结果,而且它们可能会受到结合了人工智能生成和自然元素的图像的挑战。


