15% Weight - Edge Detection

Gradient Analysis

Edge & Texture Detection

Gradient analysis examines edge patterns and texture characteristics using Sobel, Canny, and Laplacian operators. Real photos have natural gradient distributions from optical effects, while AI images often have unnaturally smooth or uniform edge patterns.

83-89%
Accuracy
15%
Ensemble Weight
Gradient Analysis

How Gradient Analysis Works

Real cameras introduce specific gradient patterns from optical effects (lens distortion, chromatic aberration), sensor characteristics, and demosaicing algorithms. AI-generated images lack these physical constraints, producing either too-smooth or artificially sharp edges.

📐

Sobel

Edge gradients X/Y

🔍

Canny

Edge density

📊

Laplacian

Focus variance

📈

Entropy

Distribution analysis

Key Metrics

Gradient Entropy

Measures the randomness of gradient magnitude distribution. AI images often have lower entropy due to uniform textures.

Low Entropy
Likely AI Generated
High Entropy
Likely Real Photo

Edge Density

Ratio of edge pixels to total pixels. AI images tend to have fewer natural edge details compared to real photos.

Low Density
Likely AI Generated
High Density
Likely Real Photo

Laplacian Variance

Measures sharpness variation across the image. Real photos have natural focus falloff, while AI can be unnaturally uniform.

Low Variance
Likely AI Generated
High Variance
Likely Real Photo

Direction Uniformity

Analyzes gradient direction distribution. AI often produces unnaturally uniform gradient directions.

High Uniformity
Likely AI Generated
Natural Distribution
Likely Real Photo

Why Gradient Analysis Works

  • Physical Constraints: Real cameras have optical imperfections that create unique edge patterns
  • Demosaicing Artifacts: RAW-to-RGB conversion leaves detectable patterns in real photos
  • Fast Processing: Gradient operations are computationally efficient
  • Complementary: Works well combined with other detection methods

Phương pháp liên quan

Phát hiện ML

Phát hiện học máy của chúng tôi sử dụng các mô hình transformer tiên tiến được đào tạo trên hàng triệu hình ảnh để phân biệt ảnh thực với nội dung do AI tạo ra.

Phân tích PRNU

PRNU phát hiện dấu vân tay cảm biến máy ảnh độc đáo từ lỗi sản xuất. Hình ảnh AI không thể sao chép các chữ ký cảm biến thực này.

Phân tích tần số

Phân tích miền tần số kiểm tra sự phân bố của các thành phần tần số cao và thấp trong hình ảnh. Hình ảnh AI thường thiếu nhiễu tần số cao tự nhiên có trong ảnh thực.

Mẫu nhiễu

Ảnh thực chứa các mẫu nhiễu độc đáo từ cảm biến máy ảnh. Hình ảnh AI có phân bố nhiễu đồng nhất không tự nhiên.

Phân tích siêu dữ liệu

Metadata hình ảnh chứa manh mối quý giá về nguồn gốc. Chúng tôi phân tích dữ liệu EXIF, chữ ký phần mềm để xác định công cụ tạo AI.

Dấu vân tay GAN

Phát hiện các artifact đặc trưng của GAN như mẫu bàn cờ, dải màu và bất thường phổ đặc trưng của mạng đối kháng tạo sinh.

Phân tích kết cấu

Phân tích Local Binary Pattern cho các bất thường kết cấu phổ biến trong hình ảnh AI. Đo lường độ đồng nhất, entropy và tính đồng nhất.

Phát hiện giải phẫu

Trình tạo hình ảnh AI thường tạo ra lỗi giải phẫu. Chúng tôi sử dụng thị giác máy tính để phát hiện những sai sót này.

Xác minh C2PA

C2PA là tiêu chuẩn công nghiệp để theo dõi nguồn gốc và lịch sử nội dung số thông qua chữ ký mã hóa.

Semantic Inconsistency Detection

Detects logical inconsistencies like incorrect shadows, impossible perspectives, distorted reflections, and violations of physical laws that AI often produces.

Human Biometric Analysis

Uses MediaPipe to analyze human anatomy for incorrect finger counts, asymmetric eyes, unnatural skin texture, and other anatomical anomalies common in AI-generated faces.

Lighting Physics Validation

Validates light source consistency, shadow direction physics, specular highlight accuracy, and color temperature uniformity across the image.

Compression Artifact Analysis

Analyzes JPEG compression artifacts to estimate quality levels and detect re-compression patterns that indicate image manipulation or AI generation.

Edge Sharpness Analysis

Analyzes sharpness distribution across the image and validates depth-of-field consistency. AI often produces unnaturally uniform sharpness.

Statistical Pattern Analysis

Analyzes statistical properties including Shannon entropy, histogram patterns, and Benford's Law compliance to detect synthetic image characteristics.

Chromatic Aberration Analysis

Detects the absence of chromatic aberration (color fringing) that real camera lenses produce. AI images lack these optical artifacts.

Micro-Texture Analysis

Analyzes microscopic texture patterns for repetition, uniformity, and unnatural randomness that AI generators often exhibit.

Color Palette Analysis

Analyzes color distribution including saturation levels, color diversity, and white balance consistency. AI images often have oversaturated colors.

Kiểm Tra Hình Ảnh Của Bạn

Tất cả phương pháp được kết hợp sử dụng điểm có trọng số để đưa ra phán quyết cuối cùng với mức độ tin cậy.

Thử Ngay