FVIMG V2 erkennt 97,54 % der KI-Bilder im Synthbuster-Test

Fileverity hat in unserer Synthbuster-Auswertung 97,54 % der KI-generierten Bilder erkannt. Das ist die Erkennungsrate bei einem festen Schwellenwert. Echte Kameraaufnahmen aus RAISE-1k blieben zu 96,30 % unterhalb dieser Schwelle. Die balancierte Genauigkeit lag bei 96,92 %, die AUROC bei 0,99625.

Für Unternehmen, die einen KI-Bilddetektor auswählen, liefert das einen konkreten Leistungsnachweis: neun Generatorkategorien, ein fester Entscheidungsschwellenwert und eine vollständige Auswertung. Besonders stark waren die Ergebnisse für DALL·E 3 mit 100 %, Midjourney v5 mit 99 % und die vier Stable-Diffusion-Gruppen zusammen mit 99,80 %.

Modellversion: FVIMG V2. FVIMG V2 ist das von Fileverity entwickelte Modell zur Bilderkennung. Entwicklung und Validierung der Modelle stützen sich auf umfangreiche, exklusive und professionell kuratierte eigene Datenbestände. Dieser Bericht dokumentiert den pixelbasierten Detektionskern mit der am 1. November 2026 eingefrorenen Konfiguration. Die Ergebnisse bleiben auch nach neuen Veröffentlichungen dieser Version zugeordnet.

Wie zuverlässig erkennt Fileverity KI-Bilder?

Die balancierte Genauigkeit ist hier aussagekräftig, weil der Test deutlich mehr KI-Bilder als echte Fotos enthält. Sie gewichtet beide Klassen gleich: (97,54 % + 96,30 %) / 2 = 96,92 %. Die AUROC beschreibt die Trennfähigkeit der Scores und ist eine andere Kennzahl als der Anteil richtiger Entscheidungen bei einem festen Schwellenwert.

Ergebnisse für DALL·E, Midjourney und Stable Diffusion

Für alle Generatoren galt derselbe feste Schwellenwert. Fileverity erkannte sämtliche DALL·E-3-Bilder und sämtliche Bilder aus Stable Diffusion 1.3. Bei Midjourney v5 lag die Erkennungsrate bei 99 %, bei Stable Diffusion 1.3, 1.4, 2 und XL zusammen bei 99,80 %. Die niedrigsten Werte zeigen Adobe Firefly mit 89,70 % und DALL·E 2 mit 92,30 %.

Das zeigt eine starke Abdeckung der in Synthbuster enthaltenen Generatorversionen. Die Aufschlüsselung hilft zudem, die für einen Einsatzbereich relevanten Bildfamilien gezielt zu beurteilen.

Warum Synthbuster als Referenz dient

Synthbuster von Quentin Bammey enthält generierte Bilder aus neun Generatorkategorien. Die Dokumentation empfiehlt RAISE-1k als Referenz für echte Kameraaufnahmen. Veröffentlichte Forschungsarbeiten wie B-Free verwenden Synthbuster zur Bewertung von Bilddetektoren.

Synthbuster und RAISE-1k sind öffentlich verfügbare Datensätze. Unternehmen erhalten damit einen unabhängig überprüfbaren Bezugspunkt mit öffentlich beschriebenem Bildmaterial, an dem sich jeder Detektor messen lässt. Die Ergebnisse auf dieser Seite stammen aus unserer eigenen Auswertung dieses Benchmarks.

Vergleich mit veröffentlichten Forschungsmodellen

Die balancierte Genauigkeit von Fileverity liegt mit 96,92 % zahlenmäßig über den folgenden sechs veröffentlichten Vergleichswerten. Quelle ist Tabelle 5 im Zusatzmaterial der GAPL-Veröffentlichung, CVPR 2026.

Die Publikation kombiniert jeden Generator mit denselben echten Bildern und mittelt die Genauigkeit der einzelnen Paarungen. Bei gleich großen Generatorgruppen entspricht dies einer gleichen Gewichtung von KI-Erkennung und Spezifität. Die ±-Angaben sind unverändert aus der Quelle übernommen.

Vergleichsgrundlage: Fileverity wurde von uns ausgewertet; die übrigen Werte stammen aus der Publikation und wurden nicht in unserer Umgebung neu gemessen. Vorverarbeitung, Modellversionen und Schwellenwerte können abweichen. Die Tabelle ordnet das Ergebnis in die Forschung ein; sie ist keine offizielle Rangliste und kein kontrollierter Direktvergleich.

So wurde der Test durchgeführt

Die Konfiguration wurde am 1. November 2026 eingefroren. Der bestehende pixelbasierte Detektionskern wurde mit seinem vorhandenen KI-Schwellenwert von 0,581716 getestet. Auf Synthbuster wurde kein neuer Schwellenwert ausgewählt. Bilder unterhalb dieser Grenze, einschließlich unsicherer Ergebnisse, zählten nicht als erkannte KI-Bilder. Metadaten, Dateinamen und Herkunftssignale gingen nicht in die Scores ein.

Die generierten Bilder stammen aus Synthbuster, die echten Kameraaufnahmen aus RAISE-1k. Für die Fotos wurden die bereitgestellten TIFF-Dateien verwendet. War eine bereitgestellte Datei beschädigt, wurde sie durch eine sRGB-TIFF-Dekodierung der offiziellen Nikon-RAW-Datei desselben Fotos ersetzt; die Zusammensetzung der Stichprobe blieb damit unverändert. Alle Bilder wurden vollständig ausgewertet. Datei-Hashes, Konfiguration und Einzelergebnisse wurden festgehalten.

Gemessen wurde die Erkennung vollständig generierter Bilder dieses Datensatzes. Lokale Bearbeitungen und spätere Generatorversionen erfordern eigene Tests. Der Schwellenwert wurde nicht auf dem Testdatensatz optimiert; eine mögliche Überschneidung mit dem Training der Basismodelle ist nicht geklärt.

Ein messbarer Ausgangspunkt für die Bildprüfung

Wer eingereichte Fotos prüft, braucht eine breite Erkennung über mehrere Generatoren hinweg. Der Test zeigt diese Fähigkeit für neun Kategorien: 97,54 % der KI-Bilder wurden erkannt, während 96,30 % der Kameraaufnahmen unterhalb des KI-Schwellenwerts blieben.

Mit dem KI-Bilddetektor können Sie ein eigenes Bild prüfen. Die Seite zur Bildverifikation zeigt den umfassenderen Prüfablauf. Der Benchmark liefert den messbaren Bezugspunkt, das einzelne Ergebnis die Belege zum konkreten Bild.

Häufige Fragen

Welche Genauigkeit erreicht Fileverity?

In diesem Test betrug die KI-Erkennungsrate 97,54 %, die balancierte Genauigkeit 96,92 % und die Falsch-Positiv-Rate 3,70 %. Diese Kennzahlen beschreiben unterschiedliche Aspekte derselben Auswertung.

Erkennt Fileverity Midjourney- und DALL·E-Bilder?

Erkannt wurden 99 % der Midjourney-v5-Bilder, 100 % der DALL·E-3-Bilder und 92,30 % der DALL·E-2-Bilder in Synthbuster. Für alle Generatoren galt derselbe feste Schwellenwert.

Von Yang Zheng