Детектор ИИ-фото · генерация и правки
Десять детекторов из свежих научных работ смотрят на снимок независимо, итог собирается как голосование. Карты правок показывают дорисованный участок — и он обводится прямо на фото.
Фото считает наш собственный сервер — не облако и не сторонние сервисы. Нужны только ник и пароль.
как голосовали детекторыточка — модель, черта — итог
10детекторов
Разные архитектуры и разные данные: свёрточные сети, трансформеры, CLIP, DINOv2, Perception Encoder. Слепое пятно одной модели не обманывает остальные.
4803генератора
видел в обучении один только Community Forensics. Рядом — модели, дообученные на новинках 2025–2026: GPT-image, Nano Banana, FLUX.2, Seedream.
2карты
должны указать на одно и то же место, чтобы детектор сказал «ИИ-правка». Одна карта — только повод присмотреться, не обвинение.
Оригинальные веса авторов из статей 2025–2026 годов, свежие дообучения и наша собственная голова на CLIP. Состав выбран по замерам на независимых наборах фото: модели, которые портили итог, из него убраны.
Swin Transformer V2 · Livernoche et al., 2025
Обучен на OpenFake — изображениях примерно тридцати современных генераторов, пропущенных через «жизнь»: JPEG, WebP, AVIF, ресайз.
Учился на картинках, какими они выглядят в соцсетях, а не на идеальных исходниках.
Vision Transformer · Park & Owens, CVPR 2025
Обучен на изображениях 4803 разных генераторов — самый разнообразный открытый набор.
Чем больше генераторов видела модель, тем увереннее она узнаёт незнакомые.
Vision Transformer · дообучение 2026 года
Та же модель, дообученная на 42 новейших генераторах: GPT-image 2, Nano Banana Pro, Seedream 5, FLUX.2, Imagen 4.
Держит в фокусе то, чем рисуют прямо сейчас.
Perception Encoder · arXiv, сентябрь 2026
Новейший детектор на большом визуальном энкодере Perception Encoder.
Лучше других справляется с фото, которые уже прошли через мессенджеры и соцсети.
EfficientNetV2 · Aedilic, 2025
Лёгкая свёрточная сеть, обученная на большом современном корпусе реальных и ИИ-снимков.
Быстрый и независимый взгляд совсем другой архитектуры — ошибается не там, где трансформеры.
CLIP ViT-L/14 · свои веса · наша разработка
Наша голова на признаках восьми слоёв CLIP, обученная на генерациях 2025–2026 годов после имитации пересжатия мессенджерами.
CLIP видит смысл картинки, а голову мы переобучаем, когда выходят новые генераторы.
DINOv2 · arXiv, 2025 · карта правки
Для каждого участка 14×14 пикселей решает: настоящий, перегенерирован нейросетью или дорисован заливкой.
Один из лучших открытых локализаторов ИИ-заливки — строит карту правки.
TruFor · DiffusionPrint · Giakoumoglou et al., CVPRW 2026 · карта правки
TruFor, переобученный на диффузионной заливке (SD2, SDXL, FLUX Fill) с отпечатком DiffusionPrint.
Ищет след именно диффузионных моделей — вторая, независимая карта правки.
DINOv2 · Guillaro et al., CVPR 2025
Обучен без смещений по формату и сжатию на специально подменённых фрагментах.
Не обманывается форматом файла и чувствует локальные подмены.
SparseViT + CLIP ConvNeXt-XXL · Nuzhdin et al., 2026 · карта правки
Детектор и локализатор ИИ-правок и синтеза, проверенный на реальных постах из соцсетей.
Самый тяжёлый и самый зоркий к правкам — поэтому только в глубоком режиме.
~20 с
Шесть самых быстрых детекторов генерации. Отвечает, создан ли кадр ИИ целиком. Правки участков не ищет — и прямо говорит об этом.
~50 с
Плюс две независимые карты правок. Находит дорисованные участки, маски и обводка на фото.
~2 мин
Плюс B-Free и самый тяжёлый FUSED — заметно больше найденных правок. Доступ выдаёт администратор.
Новые генераторы выходят каждый месяц. Скриншоты, сильная обработка и крошечные фото снижают надёжность любого детектора — поэтому итог всегда показывает, насколько он уверен.