AICheck
April 10, 2026 · View on GitHub
Dieses virale Bild — KI oder echt? Welches Modell hat dieses Video generiert? Kann man den Metadaten dieses Fotos vertrauen?
AICheck beantwortet diese Fragen durch Analyse von Datei-Metadaten und unsichtbaren Wasserzeichen. Keine API-Keys, kein Netzwerk, keine Einrichtung.
11 Erkennungsmethoden · 62 KI-Tools · 16 Dateiformate · 3 Konfidenzstufen · Null Netzwerkanfragen
⚡ Schnellstart
cargo install aicheck
Erfordert Rust 1.86+. Oder aus dem Quellcode bauen:
cargo install --path .
aic check photo.jpg
photo.jpg
HIGH C2PA: digitalSourceType = trainedAlgorithmicMedia (fully AI-generated)
HIGH C2PA: claim_generator matches AI tool: DALL-E 3/OpenAI [dall-e]
MEDIUM XMP: AISystemUsed = DALL-E 3 [dall-e]
Verdict: AI-generated (confidence: HIGH)
real_photo.jpg
No AI-generation signals detected.
🔍 Funktionsweise
Deine Datei
|
+------+------+------+------+------+------+------+
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v v v v v v v v
[C2PA] [XMP] [EXIF] [PNG] [MP4] [ID3] [WAV] [DATEI]
HIGH MEDIUM LOW LOW MEDIUM MEDIUM MEDIUM LOW
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+--+---+--+---+--+---+--+---+--+---+--+---+--+---+
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v v
Metadaten-Signale gefunden? Keine Signale?
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v v
[ Ergebnis ] [ Unsichtb. / Sichtb. Wasserzeichen / Audio-Spektral ]
DWT-DCT / Luminanz / FFT-Analyse
Konfidenz: LOW–MEDIUM
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v
[ Ergebnis ]
Erkennungsmethoden
C2PA-Manifeste (HIGH Konfidenz) — Kryptografisch signierte Herkunftsnachweise. Wenn ein C2PA-Manifest sagt „hergestellt von DALL-E", ist das das autoritativste Signal, das Metadaten liefern können. Liest digitalSourceType, claim_generator und claim_generator_info. Kann spezifische KI-Tools aus Herstellerkennungen im Claim-Generator ableiten (z.B. Google → Google AI). Funktioniert mit Bildern, Videos und Audio (z.B. ElevenLabs).
XMP/IPTC-Metadaten (MEDIUM Konfidenz) — Standard-Foto-Metadaten: DigitalSourceType, AISystemUsed, AIPromptInformation, CreatorTool, Credit (z.B. Google AIs photoshop:Credit). Zuverlässig, aber nicht signiert — kann gefälscht oder entfernt werden.
MP4-Container-Metadaten (MEDIUM Konfidenz) — Analysiert iTunes-Stil-Atome (©too, ©swr), AIGC-Labels (chinesischer Standard mit JSON ProduceID und ContentProducer Unternehmens-ID → Tool-Zuordnung, z.B. Wan-Videos) und H.264-SEI-Wasserzeichenmarker (Kling, Sora, Runway, Pika, Luma, Hailuo, Pixverse, Vidu, Genmo, Haiper). Erkennt auch nicht-KI-Erstellungssoftware (FFmpeg, Remotion, Premiere usw.) zur informativen Anzeige. Erfasst KI-Signale, die in Videocontainern eingebettet sind und von anderen Methoden übersehen werden.
ID3-Audio-Metadaten (MEDIUM Konfidenz) — Liest ID3v2-Tags aus MP3-Dateien: Kommentarframes (COMM), URL-Frames (WOAS/WOAF/WXXX) und Textframes (TENC/TPUB/TXXX). Erkennt KI-Audioplattformen wie Suno (über eingebettete URLs und „made with suno"-Kommentare).
WAV-Container-Metadaten (MEDIUM/LOW Konfidenz) — Analysiert RIFF-LIST/INFO-Blöcke (ISFT, ICMT, IART) auf Verweise zu KI-Tools. Kennzeichnet außerdem TTS-typische Audioeigenschaften: Mono-Kanal + nicht-standardmäßige Abtastraten (16kHz, 22050Hz, 24000Hz).
EXIF-Heuristiken (LOW–MEDIUM Konfidenz) — Wenn das Software-Tag mit einem bekannten KI-Tool übereinstimmt UND typische Kamerafelder (Make, Model, GPS, Brennweite) fehlen, ist es wahrscheinlich KI-generiert. Erkennt auch hash-artige Artist-Tags. Zusätzlich werden AIGC-JSON-Labels aus UserComment analysiert (z.B. Qianfan-Qwen-Bilder), wobei ContentProducer-Unternehmens-ID-Präfixe auf spezifische Tools abgebildet werden (MEDIUM Konfidenz).
PNG-Textblöcke (LOW Konfidenz) — Durchsucht tEXt- und iTXt-Blöcke nach KI-Tool-Verweisen in den Schlüsselwörtern Software, Comment, Description, Source, Author, parameters und prompt.
Dateinamenmuster (LOW Konfidenz) — Gleicht Dateinamen mit bekannten Benennungskonventionen von KI-Tools ab (z.B. ElevenLabs-Zeitstempelformat ElevenLabs_YYYY-MM-DDTHH_MM_SS_*, Suno/SoundRaw-Präfixe, Midjourney/DALL-E in Dateinamen).
Audio-Spektralanalyse (LOW Konfidenz) — FFT-basierte Analyse von WAV-Audio: erkennt harte Frequenzabschneide (Energie konzentriert unterhalb von Nyquist) und abnormale spektrale Flachheit, typisch für TTS/KI-Synthese. Läuft als Fallback oder mit --deep.
Unsichtbare Wasserzeichen (LOW Konfidenz) — Pixelbasierte DWT-DCT-Analyse, die Kanalrauschen-Asymmetrie, kanalübergreifende Bit-Übereinstimmung und Wavelet-Energiemuster erkennt. Bei Videos werden automatisch Keyframes über ffmpeg extrahiert und einzeln analysiert. Läuft automatisch als Fallback, wenn keine Metadaten-Signale gefunden werden, oder auf Anforderung mit --deep.
Sichtbare Wasserzeichen (MEDIUM Konfidenz) — Erkennt sichtbare Texteinblendungen in Bildecken (z.B. chinesische KI-Inhaltskennzeichnungslabels). Nutzt Luminanzanalyse und Textzeilenmustererkennung zur Identifikation kleiner Textabzeichen in Ecken. Läuft zusammen mit der unsichtbaren Wasserzeichenerkennung, nur für Bilder.
🎯 Erkannte Inhalte
KI-Tools
| Kategorie | Tools |
|---|---|
| Bildgenerierung | DALL-E, Midjourney, Stable Diffusion, Adobe Firefly, Imagen, Flux, Ideogram, Leonardo.ai, NovelAI, Grok, Jimeng (即梦), Qwen (通义万相) |
| Videogenerierung | Sora, Google Veo, Runway, Pika, Kling, Vidu, Luma, Hailuo (海螺), Pixverse, Genmo, Haiper, Wan |
| Audio-/Musikgenerierung | Suno, Udio, ElevenLabs, SoundRaw, AIVA, Boomy, Mubert, Loudly, Beatoven, Soundful, Hume, Fish Audio |
| Multimodal | GPT-4o, GPT-4, ChatGPT, OpenAI, GPT Image, Gemini, Google AI |
| Plattformen | Bing Image Creator, Copilot Designer, Microsoft Designer, Canva AI, DreamStudio, NightCafe, Craiyon, DeepAI, Meta AI, Stability AI |
| Oberflächen | ComfyUI, Automatic1111 (A1111), InvokeAI, Fooocus |
| Forschung | Glide, Parti, Muse, Seedream, Recraft |
Dateiformate
| Typ | Formate |
|---|---|
| Bild | JPEG, PNG, WebP, AVIF, HEIF, TIFF, GIF, BMP |
| Video | MP4, MOV, AVI, WebM |
| Audio | MP3, M4A, WAV |
| Dokument |
💻 Befehle
aic check [PFADE]
Dateien auf KI-Generierungssignale analysieren.
aic check photo.jpg # einzelne Datei
aic check images/ -r # Verzeichnis, rekursiv
aic check photo.jpg --json # JSON-Ausgabe
aic check photo.jpg -q # leise — nur Exit-Code
aic check photo.jpg --min-confidence medium # nach Konfidenz filtern
aic check photo.jpg --deep # Pixelbasierte Wasserzeichenanalyse erzwingen
aic info <DATEI>
Alle Herkunfts-Metadaten ausgeben (C2PA-Manifeste, XMP-Eigenschaften, EXIF-Felder, MP4-Atome, ID3-Tags, WAV-Metadaten, Wasserzeichenanalyse).
aic info photo.jpg
Globale Optionen
| Option | Wirkung |
|---|---|
--json | Ausgabe als JSON |
-q, --quiet | Ausgabe unterdrücken, nur Exit-Code setzen |
--no-color | Farbige Ausgabe deaktivieren |
--lang <LANG> | Anzeigesprache überschreiben (en, zh-CN, de, ja, ko, hi, es) |
Check-Optionen
| Option | Wirkung |
|---|---|
-r, --recursive | Verzeichnisse rekursiv durchsuchen |
--deep | Unsichtbare Wasserzeichen- und Audio-Spektralanalyse für alle Dateien erzwingen |
--min-confidence <LEVEL> | Nach Konfidenzstufe filtern (low, medium, high; Standard: low) |
Exit-Codes
| Code | Bedeutung |
|---|---|
0 | KI-Signale erkannt |
1 | Keine KI-Signale |
2 | Fehler |
⚠️ Einschränkungen
- Entfernte Metadaten = unsichtbar. Wenn jemand die Metadaten entfernt, gibt es nichts zu erkennen. Soziale Plattformen tun dies beim Upload — analysiere immer die Originaldatei.
- Die meisten KI-Bilder haben kein Wasserzeichen. Nur ~19% der KI-Bilder tragen erkennbare Herkunftsmarker (Daten von 2025).
- Proprietäre Wasserzeichen sind unerreichbar. SynthID, Stable Signature und VideoSeal benötigen Schlüssel, die wir nicht haben.
- Pixelbasierte Analyse hat Grenzen. Der eingebaute DWT-DCT-Wasserzeichendetektor erkennt häufige Muster, ist aber kein vollständiger forensischer Klassifikator. Für tiefgehende statistische Erkennung verwende spezialisierte forensische Tools.