截图和微信压缩过的图片，还能检测 AI 生成和篡改吗？

可以，但结论取决于文件保留了多少证据。截图保留了屏幕上的像素，较大的改动和与周围不协调的区域仍可能被发现；原文件的元数据与内容凭证已不存在，细小的改动可能无法判断。遇到这种情况，Fileverity 的报告给出“无法判定”，并提示应索取的原始文件。

本文讨论的是：截图或压缩图片中的内容，是否由 AI 生成或经过篡改。“这个文件本身是不是截图”是另一个问题。

第一步，弄清手头是什么：手机相册中的原始照片、从网上下载的副本、即时通讯中的非原图或原图、以“文件”方式收到的照片、截图，还是对着屏幕翻拍的照片。第二步，弄清需要证明什么。判断整图是否由 AI 生成、调查一个被改动的数字、核验文件记录的来源信息，对文件的要求各不相同。

如果能拿到原始文件，把它与收到的副本一并保存。拿不到时，截图依然可以为复核指明方向；有用的结果，往往是一次有针对性地索取某一项缺失证据，而不是再多一个检测分数。

选择能回答问题的文件

“原图”应当指一份通过明确途径取得的具体文件，而不是对方能提供的最大的那张图。体积大的文件可能是放大后的派生版本；相机拍摄的文件，拍的也可能是一块屏幕。记录每个版本的取得方式，以及它与争议图片之间已经确认的关系。

国内读者最常问的是：微信的“原图”与“以文件发送”有什么区别，会不会保留拍摄信息。发送方式会影响文件保留的信息，且随软件版本与设置变化。需要完整文件时，请对方以“文件”方式发送原始照片，并以实际收到的文件为准：收到后查看文件的尺寸、格式与元数据，并记录下来。如需在单位内部形成操作规范，应以当前版本实际测试，注明测试日期、软件版本与机型。

检查单张文件时，可以使用 Fileverity 图像鉴伪检查 AI 生成、篡改与来源。分析要与问题匹配，并把提交文件的处理经过与结果放在一起。一个被改动的付款数字，与“整个场景是否由 AI 生成”的疑问，需要不同的后续动作。

上传之前

保持收到的文件不变，然后按以下清单准备：

1. 选择最早的、能说清它与收到图片之间关系的那份文件。两个版本不同时，都要保留。
2. 写明问题：整图是否由 AI 生成、某处是否存在局部改动，还是核验记录的来源信息。
3. 上传前请核对 AI 生成图片检测页面列出的当前格式与大小要求。格式被接受，并不说明截图适合相关分析，还要确认分析本身的要求。
4. 部分手机默认以 HEIC 等格式保存照片。如需转换格式、裁切或缩小才能上传，保留母文件，并把派生文件标注清楚。不要增强或“还原”争议细节。
5. 让返回的结果始终对应实际提交的那个版本，包括“无法判定”或输入不受支持等状态。

图片变成截图后，丢失了什么

截图记录的是屏幕上呈现的画面。图片可能被缩小以适应窗口、被部分遮挡、与界面元素一同显示，或与其他图片拼在一起。截图不会自动包含原图的文件结构及其中嵌入的历史记录。

内容真实性倡议（CAI）的常见问题解答明确指出，一张图片的截图不会包含原图中的 C2PA 元数据；用带签名功能的相机翻拍一张已有图片，记录的是这次新的拍摄，相机无法分析画面内容，因而不能说明被翻拍图片的来源。见 CAI 常见问题：截图与翻拍。

当有人提交一张带有“已验证”标记的截图时，这一点尤其重要。这个标记只是截图中的可见内容。要采信验证结果，必须取得相关文件或验证记录，确认它针对的是哪份文件，并查看实际结果。界面的照片替代不了这种关联。

国内的 AI 生成内容标识同样如此。《人工智能生成合成内容标识办法》第五条要求服务提供者在生成合成内容的文件元数据中添加隐式标识。截图是一个新文件，原图元数据中的隐式标识不会随之带入。另一方面，依该办法第六条，提供网络信息内容传播服务的平台在特定情形下，应在文件元数据中添加“传播平台名称或者编码、内容编号等传播要素信息”；因此，从平台下载的文件可能带有平台写入的信息，但是否写入、写入什么，因平台而异，应以读取到的实际内容为准。标识的读取方法，见隐式标识、内容凭证与水印。

嵌入的凭证丢失，并不意味着来源调查就此结束。C2PA 规定了软绑定机制：借助其支持的水印或指纹技术，到清单存储库中查找已与文件分离的来源清单。能否找回取决于具体文件与实现方式，许多截图并没有可找回的历史。见 C2PA 2.5 软绑定 API 第 1 节。

在记录中把三种表述分开：“未发现嵌入的凭证”“已用以下受支持的方法尝试找回”“未找回相关记录”。三者都不等于“画面所示场景真实”。

压缩、缩放与水印影响的是不同证据

有损压缩改变编码后的图片信息；缩放改变空间采样；裁切去掉周围内容。这些操作可能同时发生，但识别出其中一种，并不能说明还发生了哪些，也不能说明某个检测器会作何反应。

SWGDE 的图片压缩指南区分了无损与有损压缩方法，并讨论了格式与压缩对图片使用的影响。应把压缩作为一项需要记录的文件处理条件，而不是一项独立的欺骗指控。见 SWGDE《数字图像压缩与文件格式指南》3.0 版。

“压缩之后就检测不出来”与“压缩不影响检测”，都不是站得住的普遍规律。嵌入的来源记录、隐形水印与学习型图片分析是不同的机制。有的隐形水印在设计上考虑了抵抗压缩等处理，但设计目标并不保证每一个经过处理的文件都能得到可用的结果，也不保证某个验证服务覆盖所有生成服务。

学习型篡改检测方法同样需要在相关条件下的评估证据。对篡改检测器的稳健性研究，普遍报告了缩放与压缩之后的性能变化，因此评估应当反映贵单位实际收到文件的传输路径。Fileverity 会检查压缩历史，在文件按原画质重新保存或导出为 PNG 之后，仍可能发现被粘贴或重新生成的区域；对重度压缩或极小的改动，报告给出“无法判定”，而不是“未发现异常”。

这几类检查的系统比较，见隐式标识、内容凭证与水印。本文关注的实务问题是：收到的文件还能支持哪些信息。

小特征缩小后，复核目标会小得多

设想一张 4,000 × 3,000 像素的示例原图，争议铭牌的复核框为 120 × 80 像素。如果整张图片按比例缩小到 1,000 × 750，对应的复核框约为 30 × 20 像素。

长和宽都只剩原来的四分之一，框内的像素位置从 9,600 个变为 600 个，只剩十六分之一。这是几何计算，并不意味着检测准确率按同一比例下降；一个字符能否辨认，还取决于笔画、对比度、处理方式与所用方法。

按比例缩放后的尺寸：

把缩小后的副本在屏幕上放大四倍，并不能撤销之前的缩小。插值可以帮助复核人员看清现有的结构，但放大后的图片不是原来的铭牌。如果某个字符无法可靠辨认，就记为“无法辨认”，而不是选一个最符合怀疑的解读。

不要用生成式增强去制造定案所需的细节。经“还原”后看起来更清楚的数字，不是提交文件中那个数字的独立证据。如果保留了放大的工作视图，注明它是如何生成的，并保留其母文件。

为什么降采样损失的证据，放大也找不回来

降采样通常先滤波，再在更粗的网格上采样：可以保留有用的大尺度结构，却会丢失较小尺度上的差别；滤波不当时，精细的图案还可能表现为另一种较低频率的图案，即混叠。采样定理说明的是带限信号得以重建的条件，并不承诺恢复照片中被去掉的任意细节，见 Steven W. Smith《The Scientist and Engineer's Guide to DSP》第 3 章。

为了单独说明信息损失，考虑一种简单的块平均：把每个 2 × 2 区块替换为其四个灰度值的平均值。

两种不同的结构，得到完全相同的输出：(0 + 100 + 0 + 100) / 4 = 50。只看这个输出，无法唯一确定原来是哪一种边缘。把 50 放大成一个更大的方块，也补不回缺失的方向信息。生成式增强可以提出看似合理的细节，但那只是推测，不是原始输入的证据。

对于一块有争议的铭牌，实务问题是：在复核人员或检测器实际收到的文件中，相关笔画是否仍然清晰可辨。保存提交的文件、分析用的副本，以及两者之间的坐标对应关系。特征无法分辨时，索取更好的原始文件，而不是把放大后的模糊当作否定结论。采购评估时，应使用来自贵单位实际渠道的“原图与处理后副本”配对样本，检查哪些复核问题仍然可以回答；不要仅凭像素数推断准确率损失。

建立可重复的接收流程

从收到的文件开始。记录固定的案件编号、渠道、尺寸以及任何已知的处理。如果流程中使用哈希值，它标识的是这一份确切的文件，并不证明内容真实。之后的裁切与变换，分别使用新的编号。

接着写明一个范围明确的问题。“这张图片是生成的吗”与“这块铭牌显示的是不是所订型号”是两个问题；即使图片的完整制作历史仍然未知，后者也可能通过一次验货就得到解决。

准备派生文件之前，先阅读工具的输入要求。如果某个检测工具对截图有专门的输入要求，例如只截取图片部分，按该工具的说明处理；但这只是该工具的规则，不应视为适用于所有检测器的通用预处理。即使按工具要求另做了裁切图，也要保留完整截图。

分析之后，记录文件编号、任务、结果标签以及工具报告的任何输入局限。如果结果针对某个区域，确认显示的坐标与您查看的方向和裁切一致。针对缩略图得出的发现，不能描述为针对另行上传的原图的发现。

最后，选定下一项证据请求。缺的是原图细节，就索取原始文件；缺的是商品身份，就索取一张能把争议特征与商品联系起来的照片；交易本身有争议，就调取相关交易记录。重复上传同一份文件，补不出文件本身没有的事实。

案例：看不清型号后缀的设备铭牌

以下为示例。采购人员在微信群里收到供应商发来的一张截图，截图中是一台设备的铭牌照片。验收取决于型号后缀是否为“B”，但截图太小，复核人员无法分辨“B”与“8”。供应商称图片在发送时被压缩了。这一说法被如实记录，但不视为已经核实。

复核人员立案，只回答一个问题：所供设备是否与订单型号一致。截图按收到时的状态保存，铭牌区域记为“无法辨认”。如果对该输入适用，篡改检查可以为进一步核查指明方向，但它无法把一个无法辨认的字符变成确认的型号。

如果在这一示例中做了图片分析，其结果应与铭牌识读分开处理。一项可用的篡改提示，意味着需要复核所述区域并索取原图，但它不能决定铭牌上是不是“B”。“无法判定”意味着图片问题仍然悬而未决。输入不受支持，则需要合适的文件或其他取证途径。使用工具实际给出的结论用语，不要自创状态，也不要把分析失败当作否定结论。Fileverity 的报告按这一原则处理此类输入：记录文件的 SHA-256 哈希值与时间戳验证状态，列出文件缺少元数据这一事实，并在证据不足时给出“无法判定”及索取原始文件的建议。

下一次请求包括两部分：发送前保存在手机中的原始照片，以及一张能同时看到设备与铭牌的照片。请供应商通过既定的订单沟通渠道提供，并明确不要生成、锐化或重新描画铭牌。

如果既拿不到合适的原始文件，也拿不到独立记录，就把型号问题交给采购验收负责人，定下下次复核日期，并记录经授权的暂缓或例外验收决定。反复索取不应让案件失去明确的负责人。

这些结果都不需要作出欺诈结论。一次成功的复核，可以确认设备无误、发现一次发货差错，或明确仍需哪些证据。只有一个问题得到解决时，文件历史与设备是否相符应作为两项结论分开记录。

索取更好的文件，而不制造新的不确定

使用具体、中性的请求，说明缺的是什么：

您发来的图片中，铭牌上的型号后缀无法辨认。请以“文件”方式发送拍摄铭牌的原始照片，并补拍一张能同时看到设备与铭牌的照片，不要放大、锐化或重新描字。如无法提供原始照片，请告知我们，以便安排其他方式确认型号。

只索取必要的敏感信息，并使用单位认可的传输渠道。需要遮挡时，原始文件按相应权限受控保存，遮挡后的派生文件加以标注。不要为了拿到一张更清晰的图片，让对方发送无关的个人信息或支付信息。

拿不到原始文件时，如实记录这一局限，不要推定对方故意隐瞒。另一个经授权的来源、一次验货或一份业务记录，可能比继续索要一份拿不到的原图更有用。

评估团队实际收到的文件

对于常规接收的材料，应在有代表性的传输条件下比较各种方法。把原始文件、下载副本、截图和翻拍屏幕的照片分开。任务也要单独界定：整图来源、局部篡改，还是来源记录的找回。一句笼统的“支持 JPEG”，并不能证明工具在一张包含多张图片的小截图上表现如何。

把评估分为开发集与保留测试集时，同一张图片的各个版本应放在同一侧；否则，几乎相同的内容会同时出现在两侧，使评估难以代表新的提交材料。按来源类别和收到文件的状况分别记录结果，而不是把每个派生版本都当作一个独立场景。

在统计错误数量的同时，统计“有可用结果”的覆盖率，以及处理例外所需的工作量。对困难输入要求补充证据的流程可能很有用，但那些未能评估的文件必须保持可见；不要悄悄剔除它们，再把剩余部分的准确率说成是全部来件的准确率。这些分母的含义，见 AI 生成图片检测准确率与误报。

评估 Fileverity 时，请联系我们，说明您常见的图片传输渠道、尺寸、关注的局部特征以及预期的处理动作，并询问拟用的检查支持哪些条件、如何报告不适用或不确定的输入。企业版提供 API 接入、批量检测与系统集成，并可按需私有化部署；文件在 Entogo 运营、位于多伦多的服务器上分析，分析后即删除，详见信任中心。衡量的标准是：结果能否帮助复核人员以更少的重复请求解决最初的问题。

常见问题

截图后，还能查出图片被 P 过吗？

视情况而定。截图保留了屏幕上显示的像素，较大的改动、与周围不协调的区域仍可能被发现；但截图会缩小图片、重新编码并丢失原文件的元数据与内容凭证，细小的改动可能因此无法判断。截图上没有检出改动，不能当作“未被修改”的证明；需要可靠结论时，应取得原始文件。照片比对与局部分析的方法，见如何判断照片是否被修改过。

聊天截图能作为证据吗？

能否采信，由法院依法判断。《最高人民法院关于民事诉讼证据的若干规定》第十五条规定，当事人以电子数据作为证据的，应当提供原件；“电子数据的制作者制作的与原件一致的副本，或者直接来源于电子数据的打印件或其他可以显示、识别的输出介质，视为电子数据的原件”。这一规定的前提是副本“与原件一致”、打印件“直接来源于电子数据”；其真实性仍按第九十三条，结合电子数据的生成、存储、传输环境以及是否被完整地保存、传输、提取等因素综合判断。实务上，应同时保留手机等原始载体中的聊天记录与原始文件，而不只是截图。

检测结果显示“无法判定”，下一步怎么办？

“无法判定”说明现有文件不足以得出结论，它既不是“真”，也不是“假”。回到最初的问题，确定缺的是哪一项事实：原图细节、商品身份，还是交易记录，然后有针对性地索取。重复上传同一张截图，通常不会改变结果。

作者 Yang Zheng