关于图片真实性检查器
随着AI图像生成和图片编辑技术日益普及，验证图片真实性变得比以往任何时候都更重要。本工具应用四种取证技术：ELA误差分析（检测重新编辑的区域）、克隆检测（发现复制粘贴区域）、噪声分析（识别来自不同来源的合成区域）以及元数据取证（识别AI生成标签或缺失相机信息）。
所有分析完全在您的浏览器中运行，无需上传图片。结果属于概率性指标，并非操纵行为的确定性证明。
图片真实性检查器
检测图片篡改、复制粘贴克隆、噪声不一致及AI生成元数据 — 全部在浏览器中完成
将文件拖拽到此处，或点击选择文件
JPG、PNG、WebP、BMP — 单张图片，最大 20 MB
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如何使用？
- 点击上传区域，或将图片（JPG、PNG、WebP、BMP）拖放到上传框中。
- 工具会自动执行四项取证分析，请等待数秒钟。
- 查看综合判定，并切换各分析标签页了解详细结果（ELA、克隆检测、噪声分布图、元数据）。
注意：
- ELA对JPEG图片最为可靠。无损格式（PNG/WebP）因转换为JPEG会产生更高的基准ELA值，可能出现误报。
- 克隆检测采用块指纹算法。颜色均匀的大面积区域（如天空、纯色背景）可能产生误匹配，建议结合其他分析综合判断。
- 这些技术提供的是概率性线索，并非司法鉴定证据。正常的锐化、降噪或社交媒体压缩同样可能触发异常。
常见问题
什么是误差级别分析（ELA）？
ELA将图片以特定JPEG质量重新压缩，然后对比原图与重压缩图之间的差异。被修改、复制粘贴的区域往往与原图其他部分的压缩特性不同，在ELA可视化中表现为明亮区域。
克隆检测是如何工作的？
将图片分成若干小块，为每个块计算颜色分布指纹。相距较远却拥有几乎相同指纹的块会被标记为潜在克隆对，这是PS修图中复制粘贴的常见痕迹。
噪声分析能发现什么？
每台相机都会产生独特的噪声模式。当图片是由多个来源拼合而成时，不同区域的噪声特征会有所差异。噪声一致性分布图会高亮显示噪声水平与整体明显不符的区域。
该工具能检测AI生成的图片吗？
元数据扫描会查找Stable Diffusion、DALL-E、Midjourney等工具的AI生成标签以及C2PA/内容凭证。高分辨率JPEG缺少相机EXIF数据也可能暗示AI生成来源。但针对最新AI模型的像素级检测仍然具有挑战性。
我的图片会被上传到服务器吗？
不会。所有分析都在您的浏览器中本地运行，不会向任何服务器传输任何图片数据，您的内容完全私密。