本地Deepfake检测工具
FakeBegone 是一个网页端 deepfake 检测工具，页面标题强调“Real Deepfake Detectors 2026”。它支持拖拽上传图片和视频，也提供摄像头模式，可开始摄像头、捕获画面并运行分析。界面核心按钮为“RUN 17 WEBNN MODELS”，结果侧重输出 confidence score。
从正文看，FakeBegone 的主要卖点是本地运行：页面明确写着“Runs locally — nothing leaves your device”，这对敏感图片、视频检测有吸引力。它支持图片、视频、摄像头三类输入，覆盖个人核验、内容初筛和实时画面检查等场景。不过页面也标注“DEMO MODE — WebNN simulation”，这会影响对其真实检测能力的判断。正文未披露 17 个 WebNN 模型的来源、训练数据、准确率、误报率或第三方评测，因此置信度分数只能作为参考，不适合作为法律、新闻发布或平台封禁等高风险决策的唯一依据。
页面提供 Google 登录和邮箱登录，并提示登录可保存扫描历史、解锁 Pro features；同时显示可创建免费账户。但正文没有给出 Pro 价格、免费额度、文件大小限制、扫描次数、付费方式或企业方案。因此只能判断其采用“免费账户 + Pro 功能”的模式，实际性价比仍需进入产品后确认。
正文没有出现 API、SDK、Webhook 或企业集成信息，也未看到中文界面或中文文档。隐私方面，本地运行是明显优势，但如果登录后保存 scan history，历史记录是否上传、如何存储和删除，正文没有说明。
它更适合个人用户、记者、创作者或内容审核人员做快速初筛，尤其适合不希望文件上传云端的场景。中国大陆访问、网络稳定性和支付可用性正文未披露，建议实际测试；若不可用，可关注 Hive Moderation、Reality Defender、Sensity AI、Deepware Scanner 等替代方案。
本测评基于公开资料整理,不构成购买建议,请以 fakebegone.com 官网实际信息为准。
支持图片视频摄像头检测，强调本地运行。
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