Pangram 可识别照片中嵌入的 AI 生成局部区域
有人故意做了个套娃测试：真照片里套 AI 图，AI 图里再插真车照片，Pangram 居然把三层全部拆出来标清了。做内容审核或图片核查的可以看看它的检测粒度，比整图打分实用。
Pangram 的 AI 图像检测功能可以分层定位图像中由 AI 生成的具体区域。演示者 goodside 用一张真实笔记本电脑照片做测试：屏幕上显示的是 AI 生成的客厅图像，而他又用 Photoshop 把一张真实汽车照片插入这张客厅图像里，形成三层嵌套内容。
检测结果成功区分出三层结构：真实照片、AI 生成的客厅图像、以及被插入的真实汽车照片，并标注出各自属于哪一部分。这说明该工具不只是给出整图的真伪判断，而是能按像素区域定位 AI 生成内容的边界。
这类区域级检测能力对内容审核和新闻图片核查场景有实际意义：当造假者把真实素材和 AI 生成素材拼接在一起时，整图级检测器往往会被真实部分稀释判断，而区域级检测可以单独识别出被替换或生成的局部。
Pangram detects the AI-generated portion of a real photo of my laptop displaying an AI-generated image of a living room into which I inserted a real photo of a real car using Photoshop: https://t.co/L6YiImLAQr
This report is categorized under AITOP's "Products" desk, focusing on US frontier AI labs and Silicon Valley technology leaders. Within our cross-regional analytical framework, it directly maps to AI developer toolchains, coding agents, and engineering workflows. Key entities and technical topics under continuous tracking include Pangram, AI detection, Deepfake.
Source attribution: curated from Riley Goodside (@goodside).
