你发的那张图是AI画的吗？这个小工具5秒出结果

你发过来的那张图，到底是不是AI画的？

现在AI生成图片的能力，早就不是「能看出来假」那个年代了。Midjourney V6、Stable Diffusion XL，一张图发出来，99%的人根本分不清真假。以前靠经验看的「手指畸形」「光影错位」，现在模型都修好了。

所以今天想跟你分享一个小工具，CamScanner出的AIGC图片检测Skill——专门判断一张图是不是AI生成的。

它能判断哪些AI生成图片？

官方说支持：Stable Diffusion、Midjourney、DALL·E 这些主流模型。

实际能检测的不止这些。任何主流AI绘图工具生成的图片，它都会尝试给出判断。

两步走：上传→检测

整个流程就两个接口，先上传图片到CamScanner的服务器，返回file_id；再用这个id做validate_mode=2的检测。

返回的内容很直接：
– ai_check_result：1=真图，2=疑似AI，3=AI生成
– confidence：置信度，0~1之间
– result_text：中文结论说明

关键点：置信度要一起给用户看。 比如返回0.35的置信度，说明模型其实也不太确定，不能直接说「这张图100%是AI画的」。

什么场景用得上？

内容创作者 / 设计师：甲方要求「保证原创」的时候，先过一遍AIGC检测再交付，心里有底。

媒体 / 编辑：发图前查一下，避免把AI生成图当真实照片发出去，去年已经有好几起这样的公关危机了。

普通用户：朋友圈、微博看到的「大新闻」配图，先跑一遍检测，比肉眼判断靠谱多了。

反诈/鉴黄：这个不用多说了，AI换脸+AI生成图，已经是新型诈骗的标准配置。

实测怎么用？

快解析版调用流程：

BASE="https://ai-tools.camscanner.com"

# 上传
FILE_ID=$(curl -sS -X POST "$BASE/v1/tools/upload_file/execute" 
  -H "Content-Type: application/octet-stream" 
  --data-binary "@your_image.jpg" | jq -r '.tool_result.data.file_id')

# 检测
RESULT=$(curl -sS -X POST "$BASE/v1/tools/validate_image/execute" 
  -H "Content-Type: application/json" 
  -d "{"file_id":"$FILE_ID","validate_mode":2}")

# 提取结果
AI_CHECK=$(echo "$RESULT" | jq -r '.tool_result.data.ai_check_result')
CONFIDENCE=$(echo "$RESULT" | jq -r '.tool_result.data.confidence')
RESULT_TEXT=$(echo "$RESULT" | jq -r '.tool_result.data.result_text')

ai_check_result 的三种结果：
– 1 → 看起来是真图
– 2 → 疑似AI生成
– 3 → 检测为AI生成

注意事项

图片会上传到 CamScanner 的服务器处理，但官方说法是实时处理、不永久存储。如果你对隐私特别敏感，用自己的本地模型跑也行——但这个Skill的好处是开箱即用，不需要自己训练模型。

GitHub：https://github.com/camscanner-ai/camscanner-skills

GitHub: https://github.com/camscanner-ai/camscanner-skills