Image Provenance

在 AI 生成图像泛滥的今天，辨别图片真伪和保护个人隐私变得前所未有的重要。Image Provenance 是一款完全在浏览器端运行的开源 AI 图片溯源分析工具。它无需将图片上传至任何服务器，所有计算均在本地完成，确保你的数据100% 不离设备。

这不仅是一个检测工具，更是一个集元数据解析、频域分析、水印扰动于一体的数字取证瑞士军刀。

核心功能：多层检测与深度分析

1. 多层 AI 生成签名检测

Image Provenance 能够识别多种主流 AI 模型的生成痕迹，并提供强/中/弱置信度评级：

• 标准协议：检测 C2PA / Content Credentials（如 Adobe Firefly、Microsoft Designer）。
• 隐形水印：检测 Google SynthID、OpenAI DALL-E / Sora 等嵌入的数字水印。
• 模型指纹：通过启发式规则识别 Midjourney、Stable Diffusion、Flux 等模型的生成特征。
• 严谨报告：只有检测到“强”或“中”信号时才标记为“命中”，避免误报。

2. 全维度元数据解析

• 完整展开：深度解析 EXIF、XMP、IPTC、ICC 等所有元数据字段。
• 编辑历史：还原 XMP 中的完整编辑时间线，查看图片被修改的全过程。
• 隐私警示：若发现 GPS 位置信息，会立即发出隐私警告并提供 OpenStreetMap 链接，提醒用户注意地理位置泄露风险。

3. 频域分析与视觉化

• 非深度学习方案：基于 Corvi 2023 等学术研究，不依赖庞大的深度学习分类器，而是通过65 个频域特征进行加权判定。
• 可视化热图：生成 Viridis FFT 热图和对数径向谱，让用户直观看到图像在频域上的异常模式。
• 透明度：提供 12 条启发式规则的判定细节，让用户知其然更知其所以然，不盲信单一分数。

4. 高级图像处理与水印扰动

• 字节级剥离：可移除 C2PA 签名，并通过 Canvas 重编码图片。
• EXIF 注入：支持注入 17 款真实相机（如 iPhone 17 Pro Max、Sony α1 II、Leica Q3）的 EXIF 数据，用于测试或隐私伪装。
• 水印扰动 v2：提供 8 项扰动技术（含真 2D-FFT 相位扰动）和 4 档预设（轻量/推荐/强力/极限），在不改变图片宽高比、不旋转翻转的前提下，破坏潜在的 AI 水印或追踪标记。

技术架构：极致轻量与隐私优先

• 零构建，单文件：项目采用单 HTML + ES Modules 架构，无复杂构建流程。
• 极少依赖：仅依赖 exifr（读元数据）和 piexifjs（写 EXIF）两个 CDN 库。
• 手写核心算法：FFT（快速傅里叶变换）、DCT（离散余弦变换）、DWT（离散小波变换）、JUMBF 嗅探器等核心逻辑全部手写，确保代码透明可控。
• Web Worker 加速：繁重的频域分析在 Web Worker 中并行执行，不阻塞主线程，保持界面流畅。

快速开始

由于使用了 ES Modules 和 Web Worker，必须通过 HTTP 协议访问，不能直接打开 file://。

# 克隆仓库
git clone https://github.com/863401402/image-provenance
cd image-provenance

# 启动本地服务器
python3 -m http.server 8000

# 在浏览器中打开
# http://localhost:8000

准确性与伦理声明

• 非绝对真理：频域分析对现代扩散模型的二分类准确率约为 70-85%。工具的价值在于提供多层证据链：
  • 强信号（如 C2PA/EXIF）：几乎不会出错。
  • 中等信号：供参考。
  • 频域特征：需结合人工判断。
• 学术用途：水印扰动功能旨在用于隐私去识别与鲁棒性评估研究，遵循 WAVES (NeurIPS 2024) 立场，严禁用于虚假信息传播、身份伪造或欺诈。

在“有图未必有真相”的时代，Image Provenance 提醒我们：保持怀疑，验证来源，并始终掌握对自己数据的控制权。无论是记者、研究人员还是普通网民，这款工具都值得加入你的书签栏。