Image Detection Bypass Utility最新版

在当前 AI 内容识别（AIGC Detection）日益普及的背景下，如何评估检测模型的鲁棒性、探索其边界行为，已成为图像生成与安全领域的重要课题。

Image Detection Bypass Utility 并非一个“一键去痕”的黑盒工具，而是一个系统化、可解释、可复现的图像后处理实验框架。它将多种图像扰动与传感器模拟技术集成于统一界面，帮助研究者探索 AI 检测系统的薄弱环节，同时保留视觉真实性。

该工具特别适用于：

• AIGC 检测模型的对抗性测试
• 图像归一化与域迁移研究
• 传感器级图像退化建模
• 可控图像扰动下的鲁棒性分析

核心特性

模块化后处理管道

支持自动与手动两种模式：

• 自动模式：通过单一滑块控制一组预设参数组合，快速尝试不同扰动强度。
• 手动模式：精细调节噪声、频域、纹理、像素级扰动等参数，实现精准控制。

多维度扰动控制

涵盖空间域、频域、纹理统计与相机物理模拟，覆盖主流规避策略：

• 噪声注入（高斯、泊松）
• CLAHE 对比度增强
• 傅里叶域滤波与相位扰动
• GLCM 与 LBP 纹理匹配
• 非语义对抗扰动（基于 LPIPS）

相机管道模拟器

模拟真实相机成像链中的多种物理效应：

• Bayer 采样与去马赛克
• JPEG 多次压缩循环（可设质量范围）
• 渐晕（vignetting）、色差（chromatic aberration）
• 运动模糊、热像素、读噪声、条带噪声
• ISO 曝光与传感器噪声建模

分析与可视化

• AnalysisPanel：并排对比输入/输出图像的直方图、频谱、纹理特征
• 实时预览：调整参数时即时查看效果
• 后台线程执行：长任务不阻塞 UI，支持进度报告与错误回溯

扩展支持

• 支持 ComfyUI 集成，作为 custom_nodes 插件使用
• 提供标准 API 接口（process_image），便于二次开发

关键参数详解

以下为手动模式下可调参数的分类说明与使用建议。

1. 噪声与对比度

📌 建议：CLAHE 可增强局部细节，但过度使用易被检测模型捕捉为“非自然增强”。

2. 傅里叶域控制（FFT）

频域操作是规避频谱分析类检测器的关键。

📌 模式选择（FFT 模式）：

• auto：自动选择最佳策略
• ref：基于参考图像匹配频谱
• model：使用数学模型（如 1/f^α）生成自然频谱，FFT alpha 控制斜率

3. 纹理匹配：GLCM 与 LBP

利用纹理统计特性进行归一化，提升“真实感”。

GLCM（灰度共现矩阵）

• 捕获图像的二阶纹理统计（如方向性、粗糙度）
• 通过匹配参考图像的 GLCM 特征，模拟其纹理分布

LBP（局部二值模式）

• 编码局部微纹理（如颗粒、编织结构）
• 匹配参考图像的 LBP 直方图，复制其“颗粒感”

4. 像素级扰动

5. AI 归一化器（非语义攻击）

启用后，使用 PyTorch + LPIPS 损失进行梯度优化，生成人类不可察觉但能绕过检测的微小扰动。

⚠️ 此功能依赖 PyTorch，推荐使用 CUDA 加速。

安装与依赖

环境要求

• Python 3.8+
• PyQt5、Pillow、NumPy、Matplotlib、piexif
• （可选）OpenCV：支持颜色匹配与更多图像操作

安装命令

# 基础依赖
pip install pyqt5 pillow numpy matplotlib piexif opencv-python

# AI Normalizer 依赖（推荐 CUDA 12.6）
pip install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu126

# 或 CPU 版本
pip install torch torchvision

也可直接运行：

pip install -r requirements.txt

ComfyUI 集成

git clone https://github.com/PurinNyova/Image-Detection-Bypass-Utility
cd Image-Detection-Bypass-Utility
pip install -r requirements.txt

将文件夹放入 ComfyUI/custom_nodes/ 即可使用。

使用流程（GUI 操作）

1. 选择输入图像
2. （可选）设置 FFT 参考图像 或 白平衡参考
3. 选择输出路径
4. 切换至 自动 或 手动模式
5. （可选）启用 相机模拟器，配置传感器参数
6. 点击 Run - Process Image
7. 查看 输出预览 与 AnalysisPanel 中的特征对比

所有参数最终打包为 args 对象传入 process_image(...)，便于模块化处理。

设计理念：从“规避”到“理解”

本工具的设计初衷不是鼓励滥用，而是提供一个可控、透明、可分析的实验环境，用于：

• 测试检测模型在不同扰动下的表现
• 探索“真实图像”与“生成图像”在频域、纹理、噪声分布上的差异
• 构建更具鲁棒性的检测系统

通过系统性地应用扰动并观察检测结果变化，研究者可以更深入理解当前检测技术的局限性。