2025 WAIC 探展合合信息展台：AI 鉴伪技术洞察“看不见”的伪造痕迹

七月迎来了一年一度的 WAIC 世界人工智能大会，猫头虎有幸受邀参会，首次踏上魔都上海，亲身感受到前沿 AI 科技带来的震撼。在展会现场，各类炫酷的 AI 应用令人目不暇接，其中合合信息的展位格外亮眼。他们展示的“AI 鉴伪”黑科技，为观众奉上了一场视觉安全领域的精彩科技秀。

背景：从传统 PS 到 AI 伪造的新时代

过去两年，随着 AI 大模型技术的爆发式发展，图像和视频的生成及篡改技术变得愈发简单和隐秘，传统的图像处理软件如 PS 已难以满足新时代的安全鉴伪需求。合合信息早在 2022 年便领先行业推出了 PS 篡改检测技术，并迅速更新迭代，跨越了从单一静态图像到复杂多模态数据的鉴伪技术瓶颈。

本次展会探访分为上午的展位参观和下午的技术交流会两个部分，猫头虎带大家一起来深入体验。

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展位体验篇

人脸视频篡改检测：毫秒级识破逼真的“数字假面”

踏入合合信息 AI 安全展区，首先吸引我的是人脸视频鉴伪互动装置。在工作人员的引导下，我亲自体验了真假视频人脸实时对比功能。当站在屏幕前扫描面部后，屏幕立即呈现出由 ROOP 算法生成的逼真“数字假面”，其仿真程度几乎可以以假乱真。然而，合合信息的人脸鉴伪模型却能在毫秒级内快速识别并精准标记出伪造特征。

我的具体体验流程如下：

可以选择预设人脸模版或现场录制一段人脸视频

于是我选择了一个预设的人脸模板，系统自动生成了 2 个看似表情、人脸纹路近乎相似的“假脸”

我将生成的假脸视频准备发给合合信息的人脸鉴伪模型，经过短短几秒的分析，人脸鉴伪模型便指出该视频存在光影和纹理不符的问题，鉴定结果显示伪造概率高达 99%，判定为 AI 生成视频。

据现场技术人员介绍，这种人脸鉴伪技术基于大规模数据训练，通过对高级视觉特征的精细分析，对每个像素进行真伪标记，并精准计算出视频的伪造概率。该技术可广泛应用于银行身份核验、远程开户、大额交易验证等关键金融场景。通过现场体验，我深刻感受到该技术无论是对现场拍摄视频还是预设模板视频，都能快速而准确地识别真伪，并清晰地给出伪造的原因，期待合合信息早日推出商业化 API，让更多产品能够集成和应用这一强大的 AI 鉴伪技术。

AIGC 图像鉴别：秒辨名画真伪

紧接着，我来到了一场趣味十足的“世界名画版找茬”互动区。现场大屏展示了多幅经典名画的 AI 版本，乍一看与真迹几乎毫无差别，许多参观者都被迷惑，纷纷尝试分辨真假却频频失误。而合合信息展示的 AIGC 图像鉴别技术则能在毫秒之内轻松识别这些精妙的伪造作品，准确率甚至超过了 99% ，真是值得称赞的 AI 真伪鉴赏官。

整个体验过程十分简单，首先选择一张名画后，屏幕上会同时出现一张真迹与一张 AI 生成的图像，只需轻触屏幕选择其中一幅图像，便可立即启动 AI 鉴别。

现场技术人员还详细介绍了背后的技术原理：合合信息的 AIGC 图像鉴别技术不仅能通过视觉特征分析，更能深入到频谱信息等人眼难以察觉的细微差异进行判断。同时，这项技术具备卓越的抗干扰能力，即便图片经过压缩、裁剪、缩放甚至在社交媒体上传播后，依旧能精准地捕捉并识别出图像中的异常区域，广泛适用于商业欺诈鉴定、保险理赔以及社交媒体内容治理等多个领域。

经过此次亲身体验，我深刻感受到该技术在细微图像差别上的强大优势，即使是人类肉眼难以快速识别的伪造细节，也能在毫秒内精准地揭示出来，未来在图像内容安全领域的应用前景不可限量。

泛场景应用：TextIn 通用篡改检测平台

文档图像篡改一直是困扰企业和个人的重要问题。之前分享过合合信息自主研发的 TextIn 平台，这次在展会现场，同样也进行了现场体验。只需几秒钟，平台就能快速检测出财务凭证、小票、身份证、护照等文档的篡改痕迹，误检率低至千分之一，广泛应用于银行、保险、零售等多个行业。

在现场我体验了一下身份证的篡改检测效果，上传 AI 修改过的身份证照片，能够精准识别出具体哪些地方被修改过，效果图如下：

除了现场体验外，合合信息还提供了在线入口，方便企业或个人快速试用和接入，非常便捷实用。

试一试戳🫱：<cc.co/16YSUi>

通过本次现场体验，我进一步感受到 TextIn 平台在文档图像篡改检测领域的高效和精准，期待它未来能为更多场景带来安全保障。

技术亮点解读

图像伪造检测技术解读

传统的图像鉴别技术通常仅输出真假结论或生成简单掩码，难以说明“哪里被篡改”及“为何篡改”；合合信息则创新性地提出基于 image-mask-caption 多模态数据的方案，将多模态大语言模型（MLLM）与图像分割模型深度融合，通过文本提示精确定位伪造区域，实现了可解释、可归因的细粒度检测。

AIGC 鉴别技术解读

生成式 AI 能产出高度逼真图像，对舆论安全和公共信任构成严重威胁，而传统鉴别方法多缺乏可解释性且泛化能力不足；合合信息借助 MLLM 的推理优势，设计多角度 Prompt 并引入融合策略，在多样化数据集上实现了超过传统模型与人类专家的 AIGC 图像鉴别效果，同时提供了清晰的判断依据。

Deepfake 检测技术解读

现有 Deepfake 检测器多以真假二元判定为主，难以提供足够的低级视觉证据且易受高保真伪造干扰；合合信息通过对比真实／伪造图像的底层特征（如噪声分布、频域残留等），并将差异化特征以可被 LLM 理解的方式融入 Chain-of-Thought 流程，确保检测与归因过程均具有充分的可解释性和细粒度视觉依据。

下午篇：合合信息 x KOL 技术交流会

下午，合合信息举办了一场“视觉内容安全”为主题的的技术交流会，合合信息图像算法研发总监郭丰俊博士带来了非常精彩的主题分享，探讨 AI 鉴伪的未来趋势和挑战。随后，我们围绕技术难点和行业认知展开讨论，碰撞出许多富有洞见的思想火花。

交流会结束后，我们共同合影留念，一起期待合合信息未来能够在 AI 生成与 AI 鉴伪之间持续创新，助力打造更加安全可信的 AI 生态。

总结

此次 2025 WAIC 探展之旅让我眼界大开。展会上汇聚了众多前沿 AI 项目与产品，特别是机器人模型与视觉安全领域的创新突破。通过参观与交流，我不仅更清晰地了解了当前 AI 技术的发展现状，也深刻感受到 AI 鉴伪技术对维护数字世界安全的重要性与巨大潜力。期待下一次 WAIC 大会再相见！