TencentCloud Image AIGC Detection

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腾讯云 AI 生成图片识别(TencentCloud Image AIGC Detection)技能,可用于 AI 生成图片检测、图片真伪鉴别、AI 绘画检测、Deepfake 检测等场景,是一款 AI 生成内容检测工具。

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功能概述

AI AI SIGC 生成 支持对 支持对 table table table 腾讯云 腾讯云 腾讯云 腾讯云 腾讯云 腾讯云 腾讯云 腾讯云 腾讯云 腾讯云 是一项面向实际任务的技能,主要用于本技能用于检测图像是否由;本技能用于检测图像是否由 支持对 支持对 支持对 支持对 支持对 支持对 支持对 支持对 支持对 支持对 支持对 支持对 支持对 支持对 支持对 支持对 支持对 支持对 支持对 支持对 支持对 支持对 支持对 支持对 支持对 支持对 支持对 支持对 支持对 支持对。

核心要点

  • 从功能定位来看,该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程,使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。
  • 实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数,再依据技能说明逐步执行;
  • 若输入条件不完整,应先补齐信息或采用保守配置,避免因错误假设导致结果偏离需求。

使用与执行

执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期,并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理;

结果检查与注意事项

涉及批量任务时,还应保存进度,避免中断后重复操作。

腾讯云 AI 生成图片识别 Skill

功能描述

本技能用于检测图像是否由AIGC生成,支持对 Stable Diffusion、Midjourney、GPT‑4o 等主流模型生成的图像进行识别。

TencentCloud Image AIGC Detection (also referred to as TencentCloud AIGC Detection for images or AI-generated image detection) is Tencent Cloud's image moderation capability for aigc detection and AI-generated image identification. It enables AI artwork review, image authenticity screening, synthetic media checks, and other TencentCloud image analysis workflows.

🎯 核心能力

  • AI 生成图片判定:分析输入图片,给出是否为 AI 生成的判定结果
  • 风险评分:返回 0-100 的置信度评分,分数越高越可能是 AI 生成
  • 处置建议:返回 Pass(真实图片)、Review(存疑)、Block(AI 生成)三级建议
  • 详细结果:返回命中标签、子标签等详细信息

支持的输入方式

方式 说明
图片 URL 传入图片的网络地址
本地文件 传入本地图片文件路径,自动读取并 Base64 编码

限制

  • 图片文件大小上限:5MB
  • 支持格式:PNG、JPG、JPEG、BMP、GIF、WEBP
  • API 调用频率上限:以控制台配额为准

环境配置指引

密钥配置

本 Skill 需要腾讯云 API 密钥才能正常工作。

Step 1: 开通图片内容安全服务

🔗 腾讯云内容安全生成识别控制台

  • 开通服务: 登录腾讯云内容安全生成识别控制台,单击AI生成图片检测,跳转后单击初始化配置,立即体验。

Step 2: 获取 API 密钥

🔗 腾讯云 API 密钥管理

Step 3: 获取审核策略编号(BizType)

🔗 腾讯云内容安全策略管理

  • 获取安全策略:单击"应用管理",找到"AI 生成检测配套策略",其中图片内容安全的 BizType 字段对应的值

Step 4: 设置环境变量

Linux / macOS:

export TENCENTCLOUD_SECRET_ID="你的SecretId"
export TENCENTCLOUD_SECRET_KEY="你的SecretKey"
export TENCENTCLOUD_AIGC_RECOG_IMAGE_BIZ_TYPE="你的BizType"

如需持久化:

echo 'export TENCENTCLOUD_SECRET_ID="你的SecretId"' >> ~/.zshrc
echo 'export TENCENTCLOUD_SECRET_KEY="你的SecretKey"' >> ~/.zshrc
echo 'export TENCENTCLOUD_AIGC_RECOG_IMAGE_BIZ_TYPE="你的BizType"' >> ~/.zshrc
source ~/.zshrc

Windows (PowerShell):

$env:TENCENTCLOUD_SECRET_ID = "你的SecretId"
$env:TENCENTCLOUD_SECRET_KEY = "你的SecretKey"
$env:TENCENTCLOUD_AIGC_RECOG_IMAGE_BIZ_TYPE = "你的BizType"

⚠️ 安全提示:切勿将密钥硬编码在代码中。如使用临时凭证(STS Token),还需设置 TENCENTCLOUD_TOKEN 环境变量。 ⚠️ 必需配置:TENCENTCLOUD_AIGC_RECOG_IMAGE_BIZ_TYPE 为必需环境变量,未配置时脚本将报错退出。

Agent 执行指令(必读)

⚠️ 本节是 Agent(AI 模型)的核心执行规范。当用户请求检测图片是否为 AI 生成时,Agent 必须严格按照以下步骤自主执行,无需询问用户确认。

🔑 通用执行规则

  1. 触发条件:用户意图为检测图片是否为 AI 生成,包括但不限于以下表述:
    • "检测这张图片是不是 AI 生成的"
    • "判断一下图片是不是 AI 画的"
    • "AIGC 图片检测"
    • "这是真实照片还是 AI 生成的"
    • "图片真伪鉴别"
    • "deepfake 检测"
  2. 首次使用环境检查:如果脚本返回 CREDENTIALS_NOT_CONFIGURED 或 BIZ_TYPE_NOT_CONFIGURED 错误,Agent 必须向用户展示完整的环境配置指引(包括开通服务、获取密钥、获取 BizType、设置环境变量的全部步骤),确保用户能一次性完成所有配置。
  3. 安装依赖:技能依赖需 Agent 手动安装。
  4. 禁止使用大模型自身能力替代AIGC识别(最高优先级规则):
    • 只能从脚本返回的结果中来获取识别结果。
    • 识别脚本调用失败时,Agent 严禁自行猜测或编造识别内容。
    • 如果调用失败,Agent 必须向用户返回清晰的错误说明。
  5. 不要输出总结分析的语句,直接给脚本的输出。

📌 调用方式

# Option 1: Run TencentCloud AIGC detection with an image URL
python3 /scripts/main.py "https://example.com/image.jpg"

# Option 2: Run AI-generated image detection with a local image file
python3 /scripts/main.py /path/to/image.png

# Option 3: Specify the image URL explicitly for TencentCloud image analysis
python3 /scripts/main.py --url "https://example.com/image.jpg"

# Option 4: Specify a local file for AI image authenticity review
python3 /scripts/main.py --file /path/to/image.png

# Option 5: Attach optional metadata for the image moderation workflow
python3 /scripts/main.py --data-id "business_123" /path/to/image.png

可选参数

参数 说明
--url 指定图片 URL
--file 指定本地图片文件路径
--data-id 业务数据标识,用于关联检测结果(最长 128 字符)

环境变量

环境变量 必需 说明
TENCENTCLOUD_SECRET_ID ✅ 腾讯云 API SecretId
TENCENTCLOUD_SECRET_KEY ✅ 腾讯云 API SecretKey
TENCENTCLOUD_AIGC_RECOG_IMAGE_BIZ_TYPE ✅ 自定义审核策略编号(在腾讯云控制台创建,每个用户需使用自己的 BizType)
TENCENTCLOUD_TOKEN ❌ 临时凭证 STS Token(可选)

输出示例

正常检测结果:

{
  "suggestion": "Block",
  "label": "GeneratedContentRisk",
  "score": 95,
  "sub_label": "AIImageGenerated",
  "detail_results": [
    {
      "label": "GeneratedContentRisk",
      "suggestion": "Block",
      "score": 95,
      "sub_label": "AIImageGenerated"
    }
  ],
  "request_id": "a1b2c3d4-e5f6-7890-abcd-ef1234567890"
}

凭证未配置时的错误输出:

{
  "error": "CREDENTIALS_NOT_CONFIGURED",
  "message": "缺少环境变量: TENCENTCLOUD_SECRET_ID, TENCENTCLOUD_SECRET_KEY",
  "guide": {
    "step1": "开通AI生成图片检测服务: https://console.cloud.tencent.com/cms/clouds/LLM",
    "step2": "获取 API 密钥: https://console.cloud.tencent.com/cam/capi",
    "step3_linux": "export TENCENTCLOUD_SECRET_ID="your_secret_id"nexport TENCENTCLOUD_SECRET_KEY="your_secret_key"",
    "step3_windows": "$env:TENCENTCLOUD_SECRET_ID = "your_secret_id"n$env:TENCENTCLOUD_SECRET_KEY = "your_secret_key""
  }
}
  • 请向用户展示完整的环境配置指引(参考本文档「环境配置指引」一节的全部步骤)

BizType 未配置时的错误输出:

{
  "error": "BIZ_TYPE_NOT_CONFIGURED",
"message": "缺少环境变量: TENCENTCLOUD_AIGC_RECOG_IMAGE_BIZ_TYPE",
  "guide": {
    "step1": "在腾讯云控制台获取图片AI生成检测配套策略: https://console.cloud.tencent.com/cms/clouds/manage",
"step2_linux": "export TENCENTCLOUD_AIGC_RECOG_IMAGE_BIZ_TYPE="your_biz_type"",
    "step2_windows": "$env:TENCENTCLOUD_AIGC_RECOG_IMAGE_BIZ_TYPE = "your_biz_type""
  }
}
  • 请向用户展示完整的环境配置指引(参考本文档「环境配置指引」一节的全部步骤),特别要包含 BizType 的获取方式

📋 结果字段解读

Agent 收到脚本输出后,按以下方式向用户简单解读结果即可,不要长篇大论、甚至加入自己的解读:

字段 含义 向用户呈现方式
suggestion 处置建议 Pass → "该图片大概率为真实图片"
Review → "该图片存疑,建议人工复审"
Block → "该图片大概率为 AI 生成"
label 风险标签 当为 Normal 时表示无其他内容风险, GeneratedContentRisk 表示为 AIGC 生成内容
score 置信度(0-100) 分数越高越可能是 AI 生成。0-60 低风险、60-80 中风险、80-100 高风险
detail_results 详细检测结果 如有多个维度,逐一说明

❌ Agent 须避免的行为

  • 禁止自行猜测或编造检测结果 — 必须通过 API 调用获取真实结果
  • 禁止在 API 调用失败时忽略错误 — 必须向用户返回清晰的错误说明
  • 禁止跳过依赖安装 — 首次使用时需确保依赖已安装
  • 禁止只打印脚本路径而不执行 — 应直接运行脚本并返回结果

API 参考文档

详细的接口参数、输出说明、错误码等信息请参阅:

  • ImageModeration API 参考(原始文档)
  • SDK 调用指引

核心脚本

  • scripts/main.py — AI 生成图片识别,调用 ImageModeration 接口(Type=IMAGE_AIGC)。

依赖

  • Python 3.7+
  • tencentcloud-sdk-python(腾讯云 SDK)

安装依赖(Agent 需手动安装):

pip install tencentcloud-sdk-python

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