← На главную

Pangram Image 1.0 ищет AI-контент на фото и видео

05.11.2026 19:27 · hackernews

Pangram выпустила Image 1.0 для обнаружения AI-изображений и Image Flash 1.0 с упором на видео. Флагманская модель добавляет heatmap, которая отмечает конкретные области с предполагаемым AI-контентом, а не только выносит вердикт по всему файлу. Компания также заявляет устойчивость к редактированию, сжатию, шуму, размытию и снижению разрешения.

Минимальный входной размер уменьшен с 512 × 512 до 256 × 256 пикселей. Для изображений ниже 512 пикселей результат сопровождается reduced confidence disclaimer. Это отражает меньшую уверенность детектора при работе с ограниченным числом деталей.

В собственной оценке Pangram создала synthetic mirrors для 100 реальных фотографий с помощью 12 frontier-генераторов, получив 1200 изображений. Prompts старались воспроизвести содержание оригиналов. На этом наборе компания заявляет accuracy 99,96%. Дополнительно модель сравнивали на академических X-AIGD, Mirage-Test, AIGenImages2026, Synthbuster, RAISE и Community Forensics.

Image Flash 1.0 предназначена для более быстрого анализа и нативной загрузки видео. Она проверяет кадры последовательно и показывает, какие части ролика получили AI-вердикт. На академическом DF26 компания заявляет 98,7%, на 29 пунктов выше следующего детектора.

Для отраслевого сравнения использовались 129 реальных социальных видео и 14 генераторов. Каждый генератор получал первый реальный кадр и VLM-описание происходящего, создавая трудное synthetic mirror; всего в набор вошли 1529 роликов. По замыслу Pangram, парная сцена и объект уменьшают смещение, при котором детектор мог бы называть AI весь определённый тип контента.

Новые модели интегрированы в Chrome extension, который помечает потенциальный AI-контент во время прокрутки соцсетей, магазинов и объявлений об аренде. API обновлён для приёма как изображений, так и видео.

Все перечисленные показатели следует воспринимать как результаты, опубликованные разработчиком. Точность на специально построенных наборах не гарантирует такой же надёжности на любом интернет-контенте, а вердикт детектора не является самостоятельным доказательством происхождения изображения.

Читать оригинал →