检测评估
FVIMG V2 在 Synthbuster 实测中检出 97.54% 的 AI 图片
FVIMG V2 在 Synthbuster 评测中的 AI 图片检出率为 97.54%，平衡准确率为 96.92%。查看九类生成器成绩、实测方法与公开模型评分对照。
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Fileverity 在本次 Synthbuster 评测中，AI 图片检出率达到 97.54%，平衡准确率为 96.92%，AUROC 为 0.99625。测试同时纳入真实相机照片作为对照，真实照片的误报率为 3.70%。
对于正在选择 AI 图片检测工具的企业，这组结果的价值在于：九类生成器、固定检测阈值、全部样本完成评分，以及可以逐项核对的成绩。其中，DALL·E 3 检出率为 100%，Midjourney v5 为 99%，Stable Diffusion 四组整体为 99.80%。
模型版本：FVIMG V2。 FVIMG V2 是 Fileverity 的图像检测模型，研发与验证均基于海量独家自有的专业化数据样本。本报告记录其像素检测核心在 2026 年 11 月 1 日冻结配置下的成绩。后续版本将单独发布评测，本页结果始终归属于 FVIMG V2。
AI 图片检测准确率：完整成绩一览
| 指标 | 实测结果 | 说明 |
|---|---|---|
| AI 图片检出率 | 97.54% | 九类生成器的 AI 图片中被检出的比例 |
| 平衡准确率 | 96.92% | 同等衡量 AI 图片检出能力与真实照片特异度 |
| 真实照片特异度 | 96.30% | 真实相机照片中低于 AI 阈值的比例 |
| 真实照片误报率 | 3.70% | 真实相机照片中越过 AI 阈值的比例 |
| AUROC | 0.99625 | 衡量不同阈值下生成图片与真实照片的分数区分能力 |
| 评测配置 | 固定阈值 | 所有生成器与真实照片使用同一阈值，配置于 2026 年 11 月 1 日冻结 |
本次测试中，AI 图片多于真实照片。平衡准确率让两类图片具有相同权重，避免数量更多的类别主导结果，计算为：（97.54% + 96.30%）÷ 2 = 96.92%。AUROC 衡量的是分数的区分能力，与固定阈值下的分类正确率是不同指标。
DALL·E、Midjourney 与 Stable Diffusion 的分组表现
| 生成器 | 检出率 |
|---|---|
| DALL·E 2 | 92.30% |
| DALL·E 3 | 100.00% |
| Adobe Firefly | 89.70% |
| GLIDE | 97.70% |
| Midjourney v5 | 99.00% |
| Stable Diffusion 1.3 | 100.00% |
| Stable Diffusion 1.4 | 99.80% |
| Stable Diffusion 2 | 99.60% |
| Stable Diffusion XL | 99.80% |
九类生成器使用同一个固定阈值。DALL·E 3 与 Stable Diffusion 1.3 的检出率均为 100%，Midjourney v5 为 99%。Stable Diffusion 1.3、1.4、2 和 XL 四组的整体检出率为 99.80%。
这体现了检测核心对 Synthbuster 所含生成器版本的广泛覆盖。企业既可以看到整体表现，也可以按自己关心的图片来源查看具体成绩。
为什么选择 Synthbuster？
Synthbuster 由 Quentin Bammey 发布，涵盖九类生成器生成的图片。数据集文档推荐使用 RAISE-1k 相机照片作为真实图片参考。B-Free 等公开研究也使用了 Synthbuster 评估检测器。
Synthbuster 与 RAISE-1k 都是公开数据集，样本来自哪里、覆盖哪些生成器、使用什么指标，企业都可以自行查阅和核对。Fileverity 的模型基于海量独家自有的专业化数据样本研发与验证，公开基准则为这些模型提供了一项可以独立检验的外部测试。本页展示的是 Fileverity 在这一基准上的自主实测结果。
与公开论文中的模型评分对照
Fileverity 的 96.92% 平衡准确率，在数值上高于下表列出的六项公开研究成绩。对照数据来自 CVPR 2026 GAPL 论文补充材料的表 5。
| 方法 | 平衡准确率 / 配对均值 | 来源 |
|---|---|---|
| Fileverity FVIMG V2 | 96.92% | 本次实测 |
| B-Free | 94.9 ± 8.8% | 论文表 5 |
| GAPL | 91.1 ± 5.8% | 论文表 5 |
| CommForen | 87.1 ± 3.6% | 论文表 5 |
| D3 | 81.3 ± 10.4% | 论文表 5 |
| DRCT | 77.6 ± 19.6% | 论文表 5 |
| UniFD | 67.6 ± 14.0% | 论文表 5 |
论文表 5 将每个生成器与同一组真实图片配对，再计算各组配对准确率的平均值。这一计算同样让 AI 检出率和真实照片特异度各占一半。表中的 ± 数值按论文原样保留。
对照口径： Fileverity 为本次自主实测，其余行引用论文公布值，并非在我们的环境中重新运行。预处理、模型版本和阈值可能不同。这组数据用于呈现公开研究背景，不代表官方排名或同条件直接对测。
本次评测如何进行？
配置于 2026 年 11 月 1 日冻结。测试使用现有像素检测核心及其既有 AI 阈值 0.581716，没有根据 Synthbuster 成绩重新选择阈值。低于该阈值的图片，包括不确定结果，均不计为 AI 检出。文件名、元数据与来源凭证没有参与本次评分。
输入由 Synthbuster 的全部生成图片和 RAISE-1k 的相机照片组成。个别官方 TIFF 源文件损坏时，我们使用同一照片的官方 Nikon RAW 原片重新解码为 sRGB TIFF，其余真实照片使用发布的 TIFF 文件。样本对应的仍是同一张照片，全部样本均完成评分。输入文件哈希、冻结配置和逐图结果均已记录。
本次测量的是该数据集上完全由 AI 生成图片的检测能力；局部修改和后续生成器版本属于其他评测范围。测试没有进行阈值调优；模型上游训练数据与评测集是否重叠，尚未确定。
这些成绩对业务有什么价值？
当团队需要审核收到的图片时，能够覆盖不同生成器是重要基础。本次实测验证了 Fileverity 检测核心对九类生成图片的识别能力：检出 97.54% 的 AI 图片，同时让 96.30% 的相机照片保持在 AI 阈值以下。
这为产品评估提供了可衡量的起点。您可以直接使用 AI 图片检测工具检查自己的图片，也可以通过图片验证产品页了解完整审核流程。基准成绩展示整体能力，单张图片的检测结果提供对应文件的证据。
常见问题
Fileverity 的 AI 图片检测准确率是多少？
本次测试的 AI 图片检出率为 97.54%，平衡准确率为 96.92%，真实照片误报率为 3.70%。它们描述同一次测试的不同方面。AI 图片检测准确率与误报解读进一步说明这些指标如何配合使用。
能检测 Midjourney 和 DALL·E 图片吗？
在 Synthbuster 评测中，Fileverity 对 Midjourney v5 的检出率为 99%，DALL·E 3 为 100%，DALL·E 2 为 92.30%。
作者 Yang Zheng