FVIMG V2 phát hiện 97,54% ảnh AI trong thử nghiệm Synthbuster

Fileverity đã phát hiện 97,54% ảnh do AI tạo ra trong lần đánh giá Synthbuster của chúng tôi. Lần đánh giá có kèm ảnh chụp thật bằng máy ảnh để đối chiếu, cho kết quả độ chính xác cân bằng 96,92%, tỷ lệ dương tính giả 3,70% và AUROC 0,99625.

Nếu bạn đang chọn công cụ phát hiện ảnh AI, điểm mạnh của kết quả này nằm ở phạm vi bao quát: chín nhóm công cụ tạo ảnh, một ngưỡng quyết định cố định và bộ kết quả đo lường đầy đủ. Nổi bật là 100% với DALL·E 3, 99% với Midjourney v5 và 99,80% trên bốn nhóm Stable Diffusion trong bộ dữ liệu này.

Phiên bản mô hình: FVIMG V2. FVIMG V2 là mô hình phát hiện ảnh do Fileverity phát triển. Các mô hình của Fileverity được phát triển và kiểm định trên kho dữ liệu độc quyền quy mô rất lớn do đội ngũ chuyên gia tuyển chọn. Báo cáo này ghi nhận phần lõi phát hiện ở mức điểm ảnh, với cấu hình được cố định vào ngày 1 tháng 11 năm 2026; kết quả vẫn được gắn với phiên bản này khi có phiên bản mới ra mắt.

Độ chính xác của công cụ phát hiện ảnh AI: bảng kết quả đầy đủ

Độ chính xác cân bằng đặc biệt hữu ích ở đây vì bộ thử nghiệm có nhiều ảnh do AI tạo ra hơn hẳn ảnh chụp thật. Chỉ số này coi hai nhóm quan trọng như nhau: (97,54% + 96,30%) / 2 = 96,92%. Độ đặc hiệu là tỷ lệ ảnh thật không bị gắn nhầm là ảnh AI. AUROC đo mức độ tách biệt của điểm số, nên là một chỉ số khác với tỷ lệ ảnh được phân loại đúng tại một ngưỡng cố định.

Kết quả phát hiện ảnh DALL·E, Midjourney và Stable Diffusion

Biểu đồ dưới đây cho thấy tỷ lệ phát hiện ở từng công cụ tạo ảnh trong Synthbuster; bảng ngay sau đó liệt kê tỷ lệ chi tiết của từng nhóm.

Fileverity phát hiện toàn bộ ảnh DALL·E 3 và toàn bộ ảnh Stable Diffusion 1.3. Công cụ cũng nhận ra 99% ảnh Midjourney v5, và tỷ lệ phát hiện chung của bốn phiên bản Stable Diffusion 1.3, 1.4, 2 và XL là 99,80%.

Kết quả cho thấy khả năng bao quát tốt trên các phiên bản công cụ tạo ảnh có trong Synthbuster. Bảng chi tiết cũng giúp bạn xem đúng nhóm ảnh liên quan đến công việc của mình, thay vì chỉ dựa vào một con số tổng.

Vì sao Synthbuster là bộ dữ liệu tham chiếu hữu ích

Synthbuster, do Quentin Bammey giới thiệu, gồm ảnh do AI tạo ra từ chín nhóm công cụ tạo ảnh. Tài liệu của bộ dữ liệu khuyến nghị dùng ảnh chụp RAISE-1k làm ảnh thật để đối chiếu. Bộ dữ liệu có ảnh từ các mô hình khuếch tán (diffusion) và các công cụ tạo ảnh phổ biến khác, nên là một mốc tham chiếu chung thiết thực cho việc phát hiện ảnh AI.

Các nghiên cứu đã công bố như B-Free dùng Synthbuster để đánh giá bộ phát hiện. Với doanh nghiệp đang cân nhắc Fileverity, điều đó mang lại một bộ dữ liệu quen thuộc và cách để kiểm chứng căn cứ của kết quả. Bài viết này báo cáo đánh giá của chính chúng tôi trên benchmark (bài kiểm tra chuẩn) công khai đó. Synthbuster và RAISE-1k đều là bộ dữ liệu công khai, nên đây là một phép thử mà bên ngoài có thể tự kiểm chứng. Các trang nguồn được dẫn trong bài đều bằng tiếng Anh.

So sánh với các mô hình đã công bố

Độ chính xác cân bằng 96,92% của Fileverity cao hơn về mặt con số so với sáu giá trị đã công bố dưới đây. Các kết quả nghiên cứu này lấy từ Bảng 5 trong tài liệu bổ sung CVPR 2026 của GAPL (PDF tiếng Anh).

Bảng 5 ghép từng công cụ tạo ảnh với cùng một tập ảnh thật rồi lấy trung bình các giá trị độ chính xác theo cặp. Khi các nhóm công cụ có số ảnh bằng nhau, cách tính này tương đương với việc cân bằng giữa tỷ lệ phát hiện ảnh AI và độ đặc hiệu với ảnh thật. Các giá trị ± được giữ nguyên như được báo cáo trong bài báo.

Cơ sở so sánh: dòng của Fileverity là kết quả do chính chúng tôi chạy; các dòng còn lại là kết quả đã công bố, không phải mô hình được chạy lại trong môi trường của chúng tôi. Cách tiền xử lý, phiên bản mô hình và ngưỡng có thể khác nhau. Bảng này cung cấp bối cảnh nghiên cứu, không phải bảng xếp hạng chính thức hay phép so sánh đối đầu có kiểm soát.

Cách chúng tôi thử nghiệm

Cấu hình được cố định vào ngày 1 tháng 11 năm 2026. Chúng tôi đánh giá bộ phát hiện tổ hợp (ensemble) dựa trên điểm ảnh đang dùng, với ngưỡng AI hiện hành là 0,581716 và không chọn ngưỡng mới trên Synthbuster. Những ảnh có điểm dưới ngưỡng này, kể cả các trường hợp chưa chắc chắn, không được tính là phát hiện AI. Metadata (siêu dữ liệu) của tệp, tên tệp và tín hiệu nguồn gốc không được dùng để tính các điểm số này.

Bài kiểm tra dùng toàn bộ ảnh do AI tạo ra của Synthbuster và ảnh chụp thật của RAISE-1k. Với tệp TIFF nguồn bị cắt cụt, chúng tôi giải mã tệp RAW Nikon chính thức của cùng bức ảnh sang TIFF sRGB; các ảnh thật còn lại dùng đúng các tệp TIFF như được phân phối. Cách xử lý này vẫn giữ đúng mẫu ảnh đó trong bộ kiểm tra, và mọi ảnh đều được chấm điểm. Giá trị băm (hash) của ảnh đầu vào, cấu hình đã cố định và kết quả theo từng ảnh đều được ghi lại.

Điều được đo là khả năng phát hiện ảnh do AI tạo ra hoàn toàn trong bộ dữ liệu này. Việc phát hiện vùng chỉnh sửa cục bộ và việc phát hiện ảnh từ các phiên bản công cụ tạo ảnh ra mắt sau này là những nhiệm vụ đánh giá riêng. Chúng tôi không tinh chỉnh ngưỡng trên tập kiểm tra; việc dữ liệu huấn luyện gốc của mô hình nền tảng có trùng lặp với tập kiểm tra hay không vẫn chưa được xác định.

Ý nghĩa đối với việc xét duyệt ảnh

Với đội ngũ xét duyệt ảnh do khách hàng gửi, chẳng hạn ảnh trong hồ sơ bồi thường, hồ sơ vay hoặc yêu cầu hoàn tiền, việc bao quát được nhiều loại công cụ tạo ảnh là một điểm khởi đầu hữu ích. Đánh giá này cho thấy phần lõi phát hiện ở mức điểm ảnh của Fileverity nhận ra được nội dung do AI tạo ra trên chín nhóm đã thử, đồng thời giữ 96,30% ảnh chụp từ máy ảnh dưới ngưỡng AI.

Benchmark này đo ảnh do AI tạo ra hoàn toàn trên một bộ dữ liệu công khai. Nó không cho biết loại ảnh đó xuất hiện thường xuyên đến đâu trong hồ sơ của riêng bạn.

Hãy dùng công cụ phát hiện ảnh AI để kiểm tra ảnh của bạn, hoặc tìm hiểu thêm về xác minh hình ảnh để biết quy trình xét duyệt rộng hơn. Nếu đang so sánh nhiều giải pháp, hướng dẫn cách chọn phần mềm phát hiện ảnh AI trình bày cách đặt tiêu chí và thử nghiệm trước khi quyết định mua. Benchmark là một mốc đo lường; kết quả của từng tệp mới là bằng chứng cho chính tệp đang nằm trước mặt bạn.

Câu hỏi về kết quả

Công cụ phát hiện ảnh AI của Fileverity chính xác đến mức nào?

Trong lần đánh giá này, tỷ lệ phát hiện ảnh AI là 97,54%, độ chính xác cân bằng là 96,92% và tỷ lệ dương tính giả trên ảnh thật là 3,70%. Các con số này mô tả những phần khác nhau của cùng một bài kiểm tra. Hướng dẫn về độ chính xác của công cụ phát hiện ảnh AI và dương tính giả giải thích cách đọc chúng cùng nhau.

Công cụ có phát hiện được ảnh Midjourney và DALL·E không?

Bộ phát hiện đã thử nghiệm nhận ra 99% ảnh Midjourney v5, 100% ảnh DALL·E 3 và 92,30% ảnh DALL·E 2 trong Synthbuster, cùng ở một ngưỡng phát hiện cố định.

Tác giả Yang Zheng