Proofig

Proofig 是什么：定位与核心卖点

它解决什么问题

科研图像造假和抄袭会直接导致撤稿，损害作者声誉。传统人工检查耗时，且容易漏掉细微篡改。把科研图像查重交给 AI 和计算机视觉，自动比对大规模图像库并标记可疑区域，撤稿风险控制就能提前到投稿之前。

谁在用 Proofig

研究人员、研究机构、出版商和道德委员会是四类核心用户。四类用户分别对应投稿前自查、机构质量控制、稿件预审和学术不端调查四类需求，后文的场景与人群章节会分别展开。

主要功能：从图像检测到报告生成

Proofig 支持多种科研图像类型，从显微镜图像分析到蛋白质印迹检测都能覆盖，并能识别常见篡改手法。分析过滤器帮助用户放大可疑细节。整篇稿件分析功能可自动提取子图像并生成报告。

支持哪些科研图像类型

Proofig 覆盖的科研图像类型包括：

• 显微镜成像
• 组织病理切片
• 蛋白质印迹
• 凝胶电泳
• 流式细胞术（FC）
• 荧光激活细胞分选（FACS）
• 细胞培养
• 体外或体内实验图像

能识别哪些篡改手法

以下编辑操作都在检测范围内：

• 重复
• 旋转
• 翻转
• 缩放
• 克隆
• 拼接
• 裁剪
• 插入
• 擦除

分析过滤器怎么用

Proofig 提供三类过滤器用于放大可疑细节。彩色过滤器用于调整色调和强度，突出异常区域。浮雕过滤器是数学过滤器，适合蛋白质印迹检测的细节分析。直方图均衡属于增强过滤器，能提高检测变化的清晰度。

整篇稿件分析流程

用户上传 PDF 或图片后，Proofig 自动提取子图像。子图像指较大图形内的单个图像，如一个显微镜子图像或一行蛋白质印迹带。系统对每个子图像进行比对，生成详细报告。报告供人工编辑审核，标记可疑区域。

操作步骤：从上传到拿到报告

Proofig 的操作流程包含注册、上传文件、选择检测项、获取报告四个环节。按量付费模式要求用户先购买检测额度。

注册与账户准备

该工具采用按量付费模式。用户需先注册账户，然后购买检测额度。定价如下：

价格	子图像数量
99 美元	120 个
230 美元	320 个
400 美元	620 个
610 美元	1020 个

上传文件与选择检测项

用户上传论文图片或 PDF 文件。接着选择需要检测的图像类型和过滤器。系统自动提取子图像，无需手动裁剪。

解读分析报告

报告包含关键指标：重复区域、篡改标记、AI 生成概率。用户根据标记位置进行人工复核。报告不直接判定学术不端，只提供证据线索。

从实际使用视角看，整个流程不需要图像处理背景。上传 PDF 后系统自动切分子图像，报告中可疑区域以高亮标记呈现，逐项核对即可。对偶尔投稿的研究人员，上手门槛主要在读懂英文报告的表述，而非操作本身。

和 Imagetwin、FigCheck 差在哪：竞品对比分析

Proofig 与 Imagetwin、FigCheck 是科研图像查重领域的三款主流工具。三者侧重不同，数据库覆盖和定价也有差异。

与 Imagetwin 的差异

特性维度	数据库覆盖	AI 生成检测	定价模式
Proofig	1.55 亿张 PubMed 图像	支持	按量付费（99 美元起）
Imagetwin	官方宣称超 7500 万张	支持（2025 年 beta）	订阅制（具体价格未公开）

Imagetwin 专注图像查重，官方宣称图像库超 7500 万张，并在 2025 年推出 AI 生成图像检测的 beta 版本。相比之下，Proofig 的 1.55 亿张 PubMed 图像库规模优势依然明显，AI 生成检测也已是正式能力。

与 FigCheck 的差异

选 Proofig 的理由

• PubMed 大规模比对：1.55 亿张图像，覆盖广。
• AI 生成检测成功率高（官方口径约 98%），误报率低。
• 整篇稿件分析：自动提取子图像，减少人工遗漏。

适用场景与人群：谁最该用

Proofig 的典型场景包括投稿前自查、期刊预审、机构质量监控、伦理委员会调查。

研究人员投稿前自查

研究人员在提交论文前上传图像。系统标记重复或篡改区域。这帮助作者提前修正问题，避免撤稿风险。

期刊编辑预审稿件

出版商将 Proofig 作为预审工具，编辑快速筛选问题稿件，检测报告作为送审参考，也是学术出版诚信流程的一环。

机构质量监控与伦理调查

研究机构批量审查内部稿件，监控图像质量。道德委员会在调查学术不端时，用 Proofig 验证图像完整性和原创性。

用户受益点：具体收益与数据支撑

官方公开数据：图像提取精度 99.4%，OCR 精度 96.8%。AI 生成检测方面，在显微镜图像分析场景，官方 2024 年 11 月公布对 AI 生成图像的检测成功率约 98%，误报率低。

降低撤稿风险

发表前发现问题，避免撤稿和声誉损失。图像抄袭识别覆盖重复、旋转、拼接等常见手法，减少漏检。

提升审核效率

自动化检测替代人工逐张检查。整篇稿件分析自动提取子图像，节省时间。报告直接标记可疑区域，编辑无需从头比对。

保障学术诚信

长期价值在于维护学术出版诚信。该工具帮助出版商和机构建立图像审查标准，从流程上减少学术不端行为的发生。

总体评价：优点与不足

综合来看，Proofig 在数据库规模和 AI 生成检测上表现突出，适合需要把撤稿风险控制前移到投稿阶段的团队。但定价较高，且无公开 API。

核心优势

• 数据库规模：1.55 亿张 PubMed 图像，覆盖广。
• 检测精度：图像提取 99.4%，OCR 96.8%。
• AI 生成识别：官方口径检测成功率约 98%，误报率低。

主要短板

• 定价较高：最低 99 美元仅检测 120 个子图像。
• 无公开 API：开发者无法直接调用检测能力。
• 无中文界面：国内用户使用有语言障碍。

集成生态：第三方集成与 API 现状

Proofig 未对外开放 API、SDK 或 Webhook，但出版流程层面的合作并不空白。2026 年 1 月与 Aries Systems 合作实现编辑流程自动化。随后与 Pangram（2026 年 2 月）、LabArchives（2026 年 5 月）相继建立合作，与 MDPI 的协议已延续多年。

与期刊投稿流程结合

依托 Aries Systems 等期刊平台合作，检测能力可以预审环节的身份嵌入投稿流程，编辑在后台直接查看检测报告。MDPI 等出版商已在审稿流程中多年使用其图像筛查服务。

开发者集成限制

上述集成主要面向出版机构，外部开发者仍无公开 API 可调用，批量检测需手动上传文件。需要自建自动化流程的团队，需先联系官方确认合作方案。

适用人群画像：四类核心用户

四类用户的使用频率和决策重点不同，对应不同的额度选择和使用方式。

研究人员：投稿前自查

研究人员通常单篇稿件图像数量有限、使用频率不高。按量付费的起步额度通常够用，按需购买即可，无需长期订阅。报告在投稿前给出修正依据。

出版商：预审工具

出版商处理大量稿件，适合选择高额度档位，把图像预审固定为审稿流程的一环。整篇稿件分析自动提取子图像，报告直接作为送审参考。

机构与伦理委员会：质量监控

机构需要跨课题组统一图像审查口径，看重批量处理能力。伦理委员会按事件触发调查，更依赖报告逐项标记的细节作为证据线索。

国内可用性：访问、语言与支付

Proofig 官网可访问，但无中文界面。支付方式为美元定价，不支持微信或支付宝。

访问与语言支持

官网可正常访问，但界面为英文。无中文版本，国内用户需具备一定英文阅读能力。

支付方式与定价

定价以美元计算，最低 99 美元。不支持微信、支付宝等本地化支付。用户需使用国际信用卡或 PayPal。