Pangram推出两款AI图像与视频检测模型

Pangram宣布于2026年11月4日推出两款计算机视觉模型：Pangram Image 1.0，用于检测AI生成的图像；以及体积更小、速度更快的Pangram Image Flash 1.0，用于逐帧分析AI视频。此次发布还带来了热力图输出、原生视频上传、Chrome扩展程序集成，以及对图像和视频的API支持。

Image 1.0的热力图旨在定位图像中的合成内容，例如在其他部分都是真实内容的照片中标出AI生成的元素。在一篇发布于X的官方公告中，Pangram表示，该模型能够识别99.2%的AI生成图像，同时将误报率控制在0.27%。

成对图像与视频测试

在图像评测中，Pangram使用12款图像生成器，为100张真实照片制作了对应的合成图像。生成提示与每张原始照片高度吻合，共生成1,200张合成图像；Pangram报告称，Image 1.0在这组由公司创建的数据集上准确率达到99.96%。这一数据反映的是模型在这组针对真实图像与合成图像的配对测试中的表现，并不代表它对网上遇到的所有图像都能达到这一准确率。

视频对比测试采用了类似的合成镜像原则。Pangram以129段真实社交媒体视频为起点，使用14款视频生成器，每款生成器都从这组真实视频中抽取素材，为每段素材生成100段合成视频，总计1,529段视频。每款生成器都会获得真实视频的首帧，以及视觉语言模型对视频中动作的描述。每段真实视频及其合成对应视频都具有相同的场景和主体，因此，这种设计可以测试检测器能否区分相似片段，同时避免检测器通过将特定内容与AI联系起来走捷径。

DF26视频基准测试

Pangram使用DF26评测了Flash 1.0。DF26是一项基准测试，相关介绍见于2026年9月7日提交的一篇预印本。该基准包含271段真实视频和2,420段合成视频，后者由七款现代视频模型生成；视频内容聚焦于一人对着镜头讲话的场景，包括官方声明和演播室访谈。该基准的作者报告称，人类和最先进的深度伪造检测器的表现都接近随机猜测，并主张评测应明确检验模型面对现代生成器造成的分布偏移时的鲁棒性。

Pangram表示，Image Flash 1.0在DF26上的得分为98.7%，比表现次佳的检测器高29个百分点。原生视频上传功能将该模型引入控制面板：Flash会分析视频的每一帧，并指出上传视频中哪些部分被判定为AI生成。

从研究预览版走向更广泛部署

2026年7月29日的研究预览版仅接受尺寸不小于512×512像素的图像，并列出深度伪造和人脸替换，称模型无法有把握地检测这两类内容。Pangram表示，1.0版本提升了对深度伪造、低分辨率图像和前沿生成模型的检测表现。现在，最低输入尺寸为256×256像素，但尺寸低于512像素的图像会附带置信度较低的免责声明。

Pangram表示，它通过训练新模型检测压缩、缩小尺寸、模糊和噪声等变换，无论这些变换是由社交平台引入，还是由试图规避检测的一方造成。自预览版以来，产品的开放范围也有所扩大：当时，图像API仅限受邀用户使用，而控制面板的视频输入功能和Chrome集成则被列为未来计划。Image 1.0现已集成到Chrome扩展程序中，可在社交媒体、购物和租赁网站上标记AI生成内容；更新后的API则同时支持图像和视频检测。

此次发布的实际意义，在于将新模型与这些接入方式结合起来：用户可以在浏览器信息流中、通过上传的视频或借助API集成运行检测。针对较小图像的置信度较低免责声明仍是关键限制，说明输入支持范围扩大、产品覆盖面拓宽，并不意味着模型对每张图像都能保持同等置信度。