光线：一个太阳，一个方向
把每一道阴影都追回到光源。真实场景中，所有阴影对光的来向和硬度都是一致的。
室内混合光照很常见，反光板或闪光灯也会产生第二个更柔和的方向。
照片真实性，讲清楚
这是 AI 生成的照片吗？
先用眼睛判断，再让多个引擎检查眼睛看不到的部分。
这个问题通常只针对一张图片：头像、新闻照片、商品图，或者别人发来的截图。下面是你一分钟内可以自己检查的要点，以及每一点不能证明什么。之后可以把同一张图交给 Uthentic：它用多个独立引擎阅读图片，告诉你疑点在哪里，而不是丢给你一个数字。
看什么，以及能证明什么
阴影：接触点与衰减
真实物体与自己的阴影相连。注意脚下、车轮下、家具下的深色接触点，以及越远越柔的阴影。
阴天的阴影非常柔和，因此单凭淡淡的阴影不能作为证据。
反射：场景必须出现在其中
玻璃、眼睛、金属、水面和眼镜应当反射周围真实存在的东西，位置和大小都要对。
镀膜镜片和偏振滤镜在真实照片中也会合理地消除反射。
纹理：皮肤、布料、头发、纸张
真实纹理在 100% 放大时仍保持不规则：毛孔、织纹、散乱发丝、纸张颗粒。生成的纹理往往变得光滑、蜡质或重复。
磨皮、强降噪和社交平台的小尺寸文件同样会破坏纹理。
细小的结构性细节
招牌上的文字、标志、首饰扣、牙齿、键盘和手，是生成模型至今仍容易失手的地方。
运动模糊和浅景深也会真实地破坏同样的细节。
这些线索单独都不是结论。一处奇怪的阴影意味着「再仔细看」，而不是「这是生成的」——这正是为什么严肃的答案需要多次阅读。
完全生成，还是真实照片经过修图？
这是两个不同的问题，而大多数工具只回答第一个。完全生成的图片背后没有相机：没有传感器噪声图样，没有镜头特征，没有拍摄元数据，整幅画面的纹理在统计上过于均匀。
经过后期处理的真实照片，除了被修改的区域，其他地方都保留相机指纹。磨皮、换天空、去掉路人或生成式填充都会留下局部断裂：该区域内部的压缩与噪声表现不同。Uthentic 会把这种情况报告为「真实照片，含编辑区域」，而不是把整张图判为 AI——后者正是造成大多数误判和冤枉的错误。
Uthentic 如何检测同一张图片
图片会经过多个独立引擎，而不是单一模型：在生成图像上训练的开源检测器、对场景进行推理的视觉模型、文件层面的取证（EXIF 与 C2PA 来源）、对皮肤微观纹理以及色素在反射光下反应的本地读取，再加上一张单色的画面完整性图。它们的输出经过校准后融合，因此单个错误读数无法决定结论；只有当信号真正冲突时，才会启动独立的仲裁步骤。
报告会在照片上标出可疑区域、每个标记背后的信号，以及光线或上下文最可能被用来欺骗的位置。当证据在任一方向都不足时，报告会直接说明，而不是硬凑一个百分比。你的图片只在分析期间需要，之后即被删除，且从不用于训练模型。