垃圾发布者从文本转向图片，因为纯关键词机器人对它们视而不见。Telm 会同时以三种方式检查每张图像：一个 感知哈希 即使在缩放或改色之后也能识别已知的垃圾横幅，OCR 读取图片内印着的文字，而一个 二维码解码器 提取隐藏的链接和电话号码。从图像中提取出的文本会通过与普通消息相同的反垃圾规则，因此一张带二维码的赌场横幅被移除得和一条文本广告一样快。
想设置这个功能吗？直接在你的 Telm 账户里完成吧。
在控制台中打开1为什么垃圾藏在图片里
经典的关键词过滤器只看消息文本，因此垃圾发布者改为把他们的报价放进一张图像里：一张赌场横幅、一张投资截图、一个通往骗局频道的二维码。对一个天真的机器人来说，消息看起来空洞而无害。
Telm 把图像当作要读取的内容，而非一个不透明的附件。每张照片都在其余检查运行时被检视，因此图像垃圾会在与文本垃圾相同的一遍中被拦下。
2Telm 如何读取图像内的文字
OCR（光学字符识别）把印在图片上的字母还原为文本。Telm 用 Tesseract 引擎读取，针对你社区实际使用的语言进行调校。
文本一旦被提取，一张异常富含文字的图像就会被当作可能的广告，还原出的词语会通过你的常规垃圾规则。如果这些规则匹配，该图片就会像一条说同样话的文本消息一样被评分。
- 开箱即用的多语言读取——默认英语和俄语，外加德语、法语、西班牙语和 CJK（中文、日文、韩文）。
- 一张富含文字的图像（大量以良好置信度印出的词语）本身就是一个垃圾信号。
- 还原出的文本会对照完整的规则库重新检查，因此横幅内隐藏的报价会被捕捉。
- 结果按图像指纹被记住，因此同一张图片绝不会被处理两次。
3对每张图像的三项检查
OCR 是对每张图片一起运行的三项检查之一。它们之间涵盖了重用的横幅、印刷的文字和编码的链接。
- 感知哈希——即使一张已知的垃圾横幅被缩放、裁剪或改色，也能识别它。在一个群组中被标记为垃圾的图片会在所有群组中被识别。
- OCR——读取图像内印着的文字并让它通过垃圾规则。
- 二维码解码器——提取二维码中隐藏的链接（包括 t.me、wa.me 和 telegram.me）和电话号码，并标记可疑的目标。
4AI 视觉何时介入
上述快速检查自行解决了大多数图像。对于真正的灰色地带——一张既非明显已知横幅也非明显干净的图片——Telm 可以升级到一个描述图像实际展示内容的 AI 视觉模型。
这种更深入的查看专门留给那些处于边缘的情况，因此它只在更快的信号无定论时才介入。
5你控制什么
智能图像检测无需设置——机器人一旦强制执行，它就开启。如果你的社区根本不应发图片，你也可以施加一个不论内容删除每张图像的粗放拦截。
这两种方式是独立的：智能检测移除垃圾图像而放行正常照片；粗放过滤器移除所有图像。大多数群组只想要智能检测。
- 智能检测（哈希 + OCR + 二维码）——保留真实照片，移除图像垃圾。默认开启。
- 拦截所有图像——为纯文本社区提供的硬过滤器。参见 内容过滤器。