Seedream・ERNIE・Z-Imageの画像を確かめる方法
2025年以降、新しい生成モデルが急増し、Seedream(ByteDance)、ERNIE-Image(Baidu)、Z-Image(Alibaba)のようなモデルは写真のような結果で広く使われています。判定器が見抜ける程度は生成モデルごとに違うため、このページではモデル別に測った値をそのまま示します。
生成モデルごとに結果が違う
同じ判定器でも、学習時に似た系統を多く見た生成モデルはよく見抜き、性質の違うモデルは見逃します。上の枠のとおり、ほぼすべてを見抜いたモデルがある一方で、SeedreamとReveは半分前後にとどまりました。弱いところは隠さずにそのまま書きます。
表示義務が残す痕跡
中国のサービスには2025年9月から、AI生成物に見える表示とメタデータの表示を付ける義務があります。こうした表示が元ファイルに残っていれば出所の証拠として読み、消えたコピーでは判定器に任せます。
見逃したときの結果
判定器のスコアがしきい値未満なら、人側の証拠が強くない限り判断保留になります。判断保留はこの生成モデルの結果かもしれない余地を残した結論で、人が作ったという確認ではありません。
どう改善するか
最新の生成モデルの公開サンプルで判定器を再学習し、実写真をAIと誤判定する割合が予算内に収まるかを別に測ったうえでのみ本番に反映します。数値が変われば、このページの枠も一緒に変わります。
よくある質問
- なぜモデルごとに数値が違うのですか?
- 判定器が学習した系統とどれだけ似ているかが違うからです。そのため一つの平均ではなく、モデル別の数値を示します。
- サンプルが少なくても信頼できますか?
- モデルごとのサンプルが数件程度なので誤差は大きいです。傾向を見る値として読み、個々の結果は台帳と一緒に見てください。
- 中国のアプリの元ファイルはよく見抜けますか?
- 表示義務による表示が残っていれば出所の証拠として強く判定されます。コピーで消えると判定器の結果だけが残ります。
- 一覧にない生成モデルは?
- 同じ判定器で検査しますが、別に測った値がないため数値は約束しません。
続けて読む
この文書は一般的な案内であり、法的助言ではありません。検査結果は確率的な評価であって証明ではありません。
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