### [Proofig](https://hello123.com/) **Published:** 2026-10-30T11:48:00 **Author:** hello123 **Excerpt:** Proofig 用 AI 比对 1.55 亿张 PubMed 图像，识别重复、篡改和 AI 生成内容，图像提取… ## Proofig 是什么：定位与核心卖点 一篇论文因图像重复被撤稿，损失的是作者数年的声誉。**Proofig** 要做的，就是在投稿前拦住这类问题。这款面向科研出版环节的图像完整性审查工具，通过比对 1.55 亿张 PubMed 开放数据库图像，完成图像抄袭识别、篡改检测和 AI 生成图像检测。根据官网公开数据，其图像提取精度达 **99.4%**，OCR 精度为 **96.8%**。 ![Proofig截图](https://cdn.hello123.com/wp-content/uploads/2026/09/proofig.jpg) ### 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 FigCheck 侧重图像查重和基本篡改检测。Proofig 在 AI 生成图像检测上更突出。官方 2024 年 11 月公布的信息显示，对 AI 生成的显微镜图像，检测成功率约 **98%**，误报率保持在较低水平。FigCheck 未公开此类数据。 ### 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。 ---