🛡️ 检测服务接口文档

本页面将介绍 AntiFakeAI 深度伪造检测服务 的接口机制与设计，包括基本概念与详细的 HTTP 接口定义，帮助开发者快速上手集成。

📘 基本概念

AntiFakeAI 检测服务提供三种接口形式，满足不同业务场景：

• detect: 实时检测，适合同步使用场景，上传内容并原地等待检测结果。
• cache: 异步检测，适合高并发或需快速响应的场景，上传内容返回任务 id。
• report: 结果查询，通过 id 获取异步检测的最终结果。

支持内容类型

目前服务支持以下类型的数据上传：

• 图片（jpg/png/webp）
• 视频（mp4）
• Base64 编码内容（需加上 data URI 头）

返回结果说明

检测结果为标准化的 JSON 对象，包含：

• score: 数值评分（0~1，越高表示越可疑）
• label: 判断标签（例如 "real" 或 "fake"）
• meta: 包含模型信息、版本、处理耗时等元数据

---

🧩 接口文档

🔍 POST /detect

用于同步检测。客户端上传内容后服务立即返回检测结果。

请求格式：

POST /detect
Content-Type: multipart/form-data

请求参数：

参数名	类型	描述
file	file	待检测文件（图片或视频）

响应示例：

{
  "id": "afk_3e9c8127",
  "score": 0.87,
  "label": "fake",
  "meta": {
    "model": "resnet50",
    "version": "1.0.0",
    "duration_ms": 513
  }
}

---

📥 POST /cache

用于异步上传，服务接收内容后返回唯一任务 id，稍后可通过 /report 查询结果。

请求格式：

POST /cache
Content-Type: multipart/form-data

请求参数：

参数名	类型	描述
file	file	待检测文件

响应示例：

{
  "id": "afk_2f83cc1d",
  "status": "cached"
}

---

📊 GET /report?id={id}

根据 id 查询异步检测结果。

请求格式：

GET /report?id=afk_2f83cc1d

响应示例：

{
  "id": "afk_2f83cc1d",
  "score": 0.92,
  "label": "fake",
  "meta": {
    "model": "resnet50",
    "version": "1.0.0",
    "duration_ms": 489
  },
  "status": "done"
}

状态说明：

状态	含义
cached	正在排队或处理中
done	检测已完成
error	检测失败

---

🕘 版本历史

版本	日期	修订内容
v0.0.1 apha	2025-04-14	初版发布

---