Nuestra tecnología de detección IA
Análisis multicapa combinando aprendizaje automático y técnicas forenses
Utilizamos ocho métodos de detección complementarios para la detección de imágenes IA más precisa.
Detección ML
Modelo Hugging Face Transformer
Nuestra detección ML usa modelos Transformer entrenados en millones de imágenes.
Análisis PRNU
Sensor Fingerprint Detection
Photo Response Non-Uniformity (PRNU) detects unique camera sensor fingerprints from manufacturing imperfections. AI images cannot replicate these authentic sensor signatures.
Análisis de Frecuencia
Análisis de Espectro DCT
El análisis del dominio de frecuencia examina la distribución de componentes de alta y baja frecuencia en una imagen. Las imágenes generadas por IA típicamente carecen del ruido natural de alta frecuencia presente en fotografías reales.
Análisis de gradiente
Edge & Texture Detection
Analyzes edge patterns and texture characteristics using Sobel, Canny, and Laplacian operators. AI images often have unnaturally smooth or uniform gradients.
Huella GAN
Detección de artefactos
Detecta artefactos específicos de GAN como patrones de tablero de ajedrez y bandas de color.
Análisis de textura
Detección de patrones LBP
Análisis Local Binary Pattern para anomalías de textura en imágenes IA.
Patrón de ruido
Detección de Uniformidad de Ruido
Las fotografías reales contienen patrones de ruido únicos de los sensores de cámara que varían a través de la imagen. Las imágenes generadas por IA tienen una distribución de ruido anormalmente uniforme.
Análisis de metadatos
Detección de EXIF y Software
Los metadatos de imagen contienen pistas valiosas sobre su origen. Analizamos datos EXIF, firmas de software y otra información incrustada para identificar herramientas de generación de IA.
Detección Anatómica
Análisis de Manos y Rostros
Los generadores de imágenes de IA a menudo crean errores anatómicos que los humanos reconocen inmediatamente como incorrectos. Usamos visión por computadora para detectar estos errores reveladores.
Verificación C2PA
Estándar de Procedencia de Contenido
C2PA (Coalition for Content Provenance and Authenticity) es un estándar de la industria para rastrear el origen y la historia del contenido digital a través de firmas criptográficas.
Semantic Inconsistency Detection
Logic & Physics Validation
Detects logical inconsistencies like incorrect shadows, impossible perspectives, distorted reflections, and violations of physical laws that AI often produces.
Human Biometric Analysis
Finger, Eye & Skin Detection
Uses MediaPipe to analyze human anatomy for incorrect finger counts, asymmetric eyes, unnatural skin texture, and other anatomical anomalies common in AI-generated faces.
Lighting Physics Validation
Shadow & Color Temperature
Validates light source consistency, shadow direction physics, specular highlight accuracy, and color temperature uniformity across the image.
Compression Artifact Analysis
JPEG Forensics
Analyzes JPEG compression artifacts to estimate quality levels and detect re-compression patterns that indicate image manipulation or AI generation.
Edge Sharpness Analysis
Depth-of-Field Consistency
Analyzes sharpness distribution across the image and validates depth-of-field consistency. AI often produces unnaturally uniform sharpness.
Statistical Pattern Analysis
Entropy & Benford's Law
Analyzes statistical properties including Shannon entropy, histogram patterns, and Benford's Law compliance to detect synthetic image characteristics.
Chromatic Aberration Analysis
Missing Lens Artifacts
Detects the absence of chromatic aberration (color fringing) that real camera lenses produce. AI images lack these optical artifacts.
Micro-Texture Analysis
Texture Repetition Detection
Analyzes microscopic texture patterns for repetition, uniformity, and unnatural randomness that AI generators often exhibit.
Color Palette Analysis
Saturation & Color Diversity
Analyzes color distribution including saturation levels, color diversity, and white balance consistency. AI images often have oversaturated colors.
Análisis de Conjunto
Todos los métodos se combinan usando puntuación ponderada para producir un veredicto final con nivel de confianza.
Métodos relacionados
Detección ML
Nuestra detección ML usa modelos Transformer entrenados en millones de imágenes.
Análisis PRNU
Photo Response Non-Uniformity (PRNU) detects unique camera sensor fingerprints from manufacturing imperfections. AI images cannot replicate these authentic sensor signatures.
Análisis de Frecuencia
El análisis del dominio de frecuencia examina la distribución de componentes de alta y baja frecuencia en una imagen. Las imágenes generadas por IA típicamente carecen del ruido natural de alta frecuencia presente en fotografías reales.
Análisis de gradiente
Analyzes edge patterns and texture characteristics using Sobel, Canny, and Laplacian operators. AI images often have unnaturally smooth or uniform gradients.
Patrón de ruido
Las fotografías reales contienen patrones de ruido únicos de los sensores de cámara que varían a través de la imagen. Las imágenes generadas por IA tienen una distribución de ruido anormalmente uniforme.
Análisis de metadatos
Los metadatos de imagen contienen pistas valiosas sobre su origen. Analizamos datos EXIF, firmas de software y otra información incrustada para identificar herramientas de generación de IA.
Huella GAN
Detecta artefactos específicos de GAN como patrones de tablero de ajedrez y bandas de color.
Análisis de textura
Análisis Local Binary Pattern para anomalías de textura en imágenes IA.
Detección Anatómica
Los generadores de imágenes de IA a menudo crean errores anatómicos que los humanos reconocen inmediatamente como incorrectos. Usamos visión por computadora para detectar estos errores reveladores.
Verificación C2PA
C2PA (Coalition for Content Provenance and Authenticity) es un estándar de la industria para rastrear el origen y la historia del contenido digital a través de firmas criptográficas.
Semantic Inconsistency Detection
Detects logical inconsistencies like incorrect shadows, impossible perspectives, distorted reflections, and violations of physical laws that AI often produces.
Human Biometric Analysis
Uses MediaPipe to analyze human anatomy for incorrect finger counts, asymmetric eyes, unnatural skin texture, and other anatomical anomalies common in AI-generated faces.
Lighting Physics Validation
Validates light source consistency, shadow direction physics, specular highlight accuracy, and color temperature uniformity across the image.
Compression Artifact Analysis
Analyzes JPEG compression artifacts to estimate quality levels and detect re-compression patterns that indicate image manipulation or AI generation.
Edge Sharpness Analysis
Analyzes sharpness distribution across the image and validates depth-of-field consistency. AI often produces unnaturally uniform sharpness.
Statistical Pattern Analysis
Analyzes statistical properties including Shannon entropy, histogram patterns, and Benford's Law compliance to detect synthetic image characteristics.
Chromatic Aberration Analysis
Detects the absence of chromatic aberration (color fringing) that real camera lenses produce. AI images lack these optical artifacts.
Micro-Texture Analysis
Analyzes microscopic texture patterns for repetition, uniformity, and unnatural randomness that AI generators often exhibit.
Color Palette Analysis
Analyzes color distribution including saturation levels, color diversity, and white balance consistency. AI images often have oversaturated colors.
Verificar Tu Imagen
Todos los métodos se combinan usando puntuación ponderada para producir un veredicto final con nivel de confianza.
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