تقديم Pangram Image 1.0

نقدم لكم Pangram Image 1.0 و Pangram Image Flash 1.0

صورة حقيقية تحتوي على صورة تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي. يستطيع برنامج «Pangram Image 1.0» تحديد موقع المحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي باستخدام خريطة الحرارة الخاصة به.

قبل بضعة أشهر، أطلقنا «Pangram Image» كنسخة تجريبية للأبحاث. ونفخر الآن بالإعلان عن «Pangram Image 1.0»: أحدث ما توصلت إليه التكنولوجيا في مجال الكشف عن الصور والفيديوهات باستخدام الذكاء الاصطناعي. ونود أن نشكر المجتمع بأكمله على تخصيص الوقت لتجربة البرنامج واكتشاف نقاط ضعفه، وعلى حثنا على الالتزام بمعايير عالية من أجل تطوير أداة كشف أفضل للجميع.

ما الجديد

• نموذجنا الرائد الجديد للكشف عن الصور باستخدام الذكاء الاصطناعي، Pangram Image 1.0، مع:
  • أداء متطور في الكشف عن مولدات الصور التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي المتطورة
  • مخرجات خريطة الحرارة لتحديد الموقع الدقيق لظهور الذكاء الاصطناعي في الصور
  • القدرة على تحمل عمليات التحرير والضغط والدقة المنخفضة
• نموذج أصغر حجمًا وأسرع، Pangram Image Flash 1.0، مع:
  • أداء متطور في الكشف عن مولدات الفيديو التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي المتطورة
  • تحليل مقاطع الفيديو التي تم تحريرها باستخدام الذكاء الاصطناعي إطارًا بإطار
• دعم ملحق Chrome لاكتشاف محتوى الذكاء الاصطناعي في موجز الأخبار الخاص بك
• دعم واجهة برمجة التطبيقات (API) للصور والفيديو

جربه هنا

Pangram Image 1.0

الكشف عن الصور في المناطق الحدودية

قمنا باختبار نموذجنا «Pangram Image 1.0» مقارنةً بعدد من أدوات الكشف عن الصور القائمة على الذكاء الاصطناعي، سواء التجارية منها أو الأكاديمية. وقمنا بإنشاء نسخ مقلدة اصطناعية لـ 100 صورة حقيقية باستخدام 12 من أحدث مولدات الصور القائمة على الذكاء الاصطناعي، وذلك باستخدام توجيهات تتطابق بشكل وثيق مع الصور الأصلية، ليصبح المجموع 1,200 صورة اصطناعية. وقد حقق نموذجنا دقة بلغت 99.96% على مجموعة التقييم هذه.

معايير الأداء الأكاديمية لاكتشاف الصور باستخدام الذكاء الاصطناعي

نحن ملتزمون بتوفير أعلى مستويات الجودة في مجال الكشف لمستخدمينا. ولإجراء اختبار شامل لنموذجنا، قمنا بمقارنته بعدة معايير أكاديمية مرجعية في مجال الكشف عن الصور باستخدام الذكاء الاصطناعي.

المصادر: X-AIGD · Mirage-Test · AIGenImages2026 · مقارنة بين Synthbuster و RAISE · Community Forensics

المتانة

تقوم العديد من منصات التواصل الاجتماعي بضغط الصور وتقليل دقتها، كما يمكن للجهات الخبيثة إضافة التمويه والضوضاء وغيرها من التشوهات في محاولة لخداع أدوات الكشف عن الصور المُنتجة بالذكاء الاصطناعي وجعلها تعتقد أن هذه الصور حقيقية. ونحن ندرب نموذجنا بشكل خاص على الكشف عن هذه الأنواع من التعديلات، وقد وجدنا أن نموذجنا يتمتع بمقاومة قوية لهذه التعديلات.

الكشف عن الدقة المنخفضة

كان الإصدار الأولي لدينا يقصر حجم الصور المدخلة على الحد الأدنى البالغ 512×512، حيث كانت دقة النموذج تنخفض عند الدرجات الدقة الأقل. ونحن الآن نخفض هذا الحد إلى 256×256، حيث وجدنا أن نموذجنا الجديد يحقق دقة أفضل عند الدرجات الدقة الأقل. وعند الدرجات الدقة التي تقل عن 512، ستصاحب نتائج الكشف عن الصور تنويهًا يشير إلى انخفاض مستوى الثقة.

الكشف عن مقاطع الفيديو

Pangram Image Flash 1.0

أظهرت دراسة أكاديمية حديثة، هي دراسة DF26، أن البشر لا يتفوقون إلا بفارق ضئيل على الاختيار العشوائي عندما يتعلق الأمر بالتمييز بين مقاطع الفيديو الحقيقية ومقاطع الفيديو التي أنتجتها الذكاء الاصطناعي والتي تظهر أشخاصًا يتحدثون. ولم تكن أدوات الكشف الحديثة أفضل بكثير. ولهذا السبب، نحن متحمسون جدًّا لإطلاق «Pangram Image Flash 1.0»، وهو نموذج أسرع يتفوق بشكل خاص في الكشف عن مقاطع الفيديو المتطورة التي أنتجها الذكاء الاصطناعي. وقد سجل هذا النموذج في دراسة DF26 نسبة 98.7٪، وهو ما يمثل قفزة بمقدار 29 نقطة عن ثاني أفضل أداة كشف.

مقارنة بين القطاعات

لإجراء مقارنة مع المعايير السائدة في القطاع، قمنا باختيار 129 مقطع فيديو حقيقيًا من وسائل التواصل الاجتماعي، وقمنا بإنشاء نسخ مطابقة باستخدام الذكاء الاصطناعي من خلال 14 مولدًا متطورًا للفيديو (100 مقطع فيديو لكل مولد، تم اختيارها كعينات من مقاطع الفيديو الحقيقية الـ 129). تم تزويد كل مولد بالإطار الحقيقي الأول من مقطع الفيديو المدخل، ثم تم تزويده بوصف تم إنشاؤه بواسطة نموذج VLM لما يحدث في الفيديو لإنشاء نسخة مطابقة صناعية صعبة. ثم قمنا بمقارنة نموذجنا مع العديد من خدمات الكشف عن مقاطع الفيديو التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي عبر إجمالي 1,529 مقطع فيديو:

مثال على مقطع فيديو حقيقي (على اليسار) وصورته المرآوية الاصطناعية (على اليمين). هل يمكنك التمييز بين الحقيقي والاصطناعي؟

من خلال البدء بإطارات فيديو حقيقية وإنشاء نسخة متطابقة اصطناعية، يمكننا تقييم قدرة النموذج على التمييز بين مقطعي فيديو يبدوان واقعيين للغاية. وهذا يمنع النموذج من إظهار تحيز في تصنيف أنواع معينة من المحتوى على أنها من إنتاج الذكاء الاصطناعي، حيث إن كل مقطع فيديو حقيقي ونسخته المتطابقة يشتركان في نفس المشهد والموضوع.

معايير الأداء الأكاديمية لاكتشاف الفيديو باستخدام الذكاء الاصطناعي

نقارن نموذجنا «Image Flash» بعدة معايير تقييم أكاديمية في مجال الكشف عن مقاطع الفيديو باستخدام الذكاء الاصطناعي المتطور. وقد حققنا نتائج رائدة في العديد من معايير التقييم هذه، التي تشمل مجتمعةً تقريبًا جميع النماذج الرائدة في مجال الكشف عن مقاطع الفيديو باستخدام الذكاء الاصطناعي.

المصادر: AIGVDBench · DF26 · Ivy-Fake

الدعم المدمج للفيديو

يدعم Pangram الآن تحميل مقاطع الفيديو بشكل مدمج. قم بتحميل مقطع فيديو ، وسيقوم Pangram Image Flash 1.0 بتحليله إطارًا بإطار ليقدم لك تحليلًا كاملاً للأجزاء التي تم تحديدها بواسطة الذكاء الاصطناعي في الفيديو.

ملحق Chrome

لقد قمنا بدمج Pangram Image 1.0 في ملحقنا الخاص بمتصفح Chrome. وسيقوم هذا الملحق بتمييز المحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي أثناء تصفحك لوسائل التواصل الاجتماعي، ومواقع التسوق عبر الإنترنت، وقوائم العقارات المعروضة للإيجار، وأي موقع آخر يكون من المهم فيه التأكد من أن ما تراه حقيقي.

جربه هنا

واجهة برمجة التطبيقات

مع إصدار Pangram Image 1.0 وFlash 1.0، قمنا بتحديث واجهة برمجة التطبيقات (API) الخاصة بنا لتدعم الكشف عن الصور والفيديو على حد سواء. ويسعدنا أن نتيح إمكانات هذه النماذج للمجتمع.

وثائق واجهة برمجة التطبيقات (API)