​​DeepSeek通过多模态AI技术（如深度学习模型）和元数据分析，实现高精度照片鉴定与内容识别，核心能力包括篡改检测、AI生成内容鉴别、数字水印验证及司法取证支持。​​

1. ​​基于深度学习的篡改检测​​
   采用卷积神经网络（CNN）和Transformer模型提取图像局部与全局特征（如边缘异常、纹理不一致），结合频域分析（DCT/DWT）捕捉拼接痕迹或克隆工具痕迹。例如，可识别PS复制-移动操作或GAN生成图像的指纹（如头发纹理重复）。

2. ​​多模态元数据融合​​
   解析照片EXIF信息（设备、时间、GPS）并与视觉内容交叉验证，例如阳光角度与GPS时间矛盾时标记异常。结合用户输入的文本描述，提升合理性判断（如声称“北极光照片”但定位在赤道）。

3. ​​生成式AI内容鉴别​​
   通过统计特征检测Stable Diffusion等生成图像的频域噪声模式，提供置信度评分（如“98%概率为AI生成”），适用于社交媒体平台标注AI合成内容。

4. ​​数字水印与司法存证​​
   支持嵌入/提取不可见水印（DCT频域），验证图像来源；结合区块链存储哈希值，确保鉴定结果不可篡改，符合司法电子证据标准（如监控录像剪辑检测）。

​​总结​​：DeepSeek的照片分析技术适用于新闻审核、版权保护等高需求场景，但需注意低分辨率或重度压缩图像可能影响精度。建议优先上传原始图像，并配合人工复核提升结果可靠性。