Proofig

Proofig 将学术界的“图像打假”从人工肉眼比对升级为自动化的高精度算法审查，通过聚焦科研数据的真实性验证，在泛滥的 AIGC 和图像篡改背景下构筑了学术诚信的底层防线。它不是用来“创造”或“美化”图像的生产力工具，而是科研出版与实验室数据管理链路中的“质检员”，专门解决科研图像造假、重复使用和 AI 伪造带来的学术不端风险，保障科学研究的基石不被污染。

定位与差异化:核心价值主张，与同类工具的差异点

在 AI 图像工具普遍聚焦于内容生成、电商作图或画质修复的市场环境中，Proofig 选择了极具壁垒的“逆向工程”赛道——图像鉴伪与合规审查。与 Pic Copilot 等致力于提升视觉表现力的工具，或 Topaz Photo AI 等专注于图像修复增强的工具截然不同，Proofig 的核心逻辑是“证伪”与“溯源”。它不改变图像的任何像素，而是通过算法透视图像背后的修改历史，解决的是科研信任危机这一深层次痛点。

这种差异化定位使其在学术出版和科研数据管理领域具备不可替代的价值。近年来，随着生成式 AI 的普及和图像编辑软件的门槛降低，论文撤稿事件频发。Proofig 敏锐地抓住了这一趋势，将自身定位为科研诚信的基础设施。它不仅仅是一个独立的检测网页，更通过 API 和插件形式深度融入科研工具链（如与 LabArchives ELN 的集成），在数据产生的早期阶段就进行合规拦截，这种从“事后审查”向“事前/事中质控”的延伸，是其区别于传统查重工具的核心竞争力。

核心能力

• 图像篡改与操纵检测：通过像素级分析和元数据提取，精准识别科研图像中的拼接、克隆、擦除、对比度异常调整等后期处理痕迹，还原图像被修改的客观事实。
• 跨库图像重复与抄袭排查：建立高效的图像指纹比对机制，能够在海量数据库和跨论文范围内，快速发现同一图像的一图多用、翻转复用或跨研究重复使用现象。
• AI 生成图像识别：针对生成式 AI 伪造实验结果（如 Western Blot 条带、细胞显微图像、动物实验照片）的新型学术不端行为，提供专门的算法模型进行真伪鉴别。
• 科研数据完整性评估报告：将复杂的算法分析结果转化为结构化的可视化报告，直观标注图像中的异常区域，为期刊编辑和审稿人提供清晰的决策依据。
• ELN 系统深度集成：支持与 LabArchives 等电子实验记录本无缝对接，在科研人员记录原始数据时自动触发完整性检查，将合规审查前置到实验数据管理环节。

使用流程

flowchart TD
    A[触发审查任务] --> B{接入方式}
    B -->|独立使用| C[手动上传待审科研图像]
    B -->|系统集成| D[从 ELN 或投稿系统自动拉取]
    C --> E[Proofig AI 核心分析引擎]
    D --> E
    E --> F[多维度特征提取与比对]
    F --> G[生成图像完整性与合规报告]
    G --> H{审查决策}
    H -->|存在篡改/重复/AI伪造风险| I[标记异常区域/要求作者解释]
    H -->|合规通过| J[进入下一评审流程或归档]

适合谁用

• 学术期刊编辑与出版商：用于稿件初审和同行评审阶段，自动化筛查投稿论文中的图像异常，大幅降低因图像造假导致的撤稿风险，维护期刊学术声誉。
• 高校与科研机构实验室：结合电子实验记录本（ELN）使用，规范科研人员的原始数据管理流程，在数据产出源头建立防篡改机制，满足科研伦理与合规要求。
• 独立审稿人与学术监督机构：为处理海量投稿或调查学术不端举报提供高效的图像比对与取证工具，突破人工肉眼比对的效率与精度瓶颈。
• 科研基金资助方与项目管理方：用于重大项目结题或成果验收阶段，对提交的科研数据进行真实性抽查，确保公共科研资金的使用效益与成果可靠性。

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