Как отличить изображение от фотографии в объявлениях?

Обрисую кратко проблематику. Есть городской ресурс с недвижимостью и еще один с доской объявлений. Настроена выгрузка объектов недвижимости на доску с автоматической генерации текста. Для того чтобы улучшить внешний вид доски было решено выгружать объекты, у которых есть хоть одна фотография. Но появилась проблема: вредные риелторы чтобы их объявление выгружалось на доску размещают вместо фотографий логотипы своих агентств, фотографии котиков и обои рабочего стола.

Есть у кого идеи как можно отсеять мусор от фотографий квартир?

Может проще сразу составить базу данных с телефонами риэлторов и другими их контактами, а потом фильтровать? И изображений левых не будет, и риэлтеров. Просто вы потратите силы на отделение логотипов от зданий/квартир, а ребята будут лить фотки левых домов 

Достаточно тяжело, сомневаюсь что вообще подобные алгоритмы существуют.

Лучше нанять модератора, который будет чистить доску от всего этого.

Ну и ещё как один из вариантов — проверять EXIF данные каждого изображения, но не думаю что это будет эффективно и правильно работать. 

Ваш вопрос затрагивает сложную и актуальную проблему компьютерного вопроса, и для ее решения не существует универсального простого сценария, но существуют вполне рабочие технологические подходы. Наиболее эффективным методом будет использование предобученных нейросетевых моделей, специально разработанных для обнаружения синтетических изображений, таких как CNN или Vision Transformer, которые анализируют архивы сжатия, статистические шумы и микротекстуры, часто невидимые для человеческих глаз. 

Для реализации этого примера я бы обратил внимание на фреймворк Python с библиотеками TensorFlow или PyTorch и поискал готовые реализации моделей в открытых репозиториях, например, на GitHub, по ключевым словам «Обнаружение изображений, сгенерированных AI» или «Обнаружение изображений GAN». В качестве альтернативы можно использовать готовые API от крупных облачных платформ, которые предоставляют сервисы анализа изображений, где они уже могут иметь встроенную функцию для определения аномалий, характерных для компьютерной графики, хотя это и будет платным решением.

Для рассмотрения таких решений в процессе модерации бесплатных запросов потребуется написать обвязочный скрипт, который будет отправлять загружаемые изображения для анализа моделей и получать обратные вероятности того, что изображение является сгенерированным, принимая дальнейшее решение на основе заданного порога уверенности. 

Важно понимать, что ни одно решение не будет стопроцентно точным, и его всегда следует использовать лишь в качестве ассистента для первичной фильтрации, оставляя окончательное решение для человека-модератора.