Gradient Analysis
Edge & Texture Detection
Gradient analysis examines edge patterns and texture characteristics using Sobel, Canny, and Laplacian operators. Real photos have natural gradient distributions from optical effects, while AI images often have unnaturally smooth or uniform edge patterns.
How Gradient Analysis Works
Real cameras introduce specific gradient patterns from optical effects (lens distortion, chromatic aberration), sensor characteristics, and demosaicing algorithms. AI-generated images lack these physical constraints, producing either too-smooth or artificially sharp edges.
Sobel
Edge gradients X/Y
Canny
Edge density
Laplacian
Focus variance
Entropy
Distribution analysis
Key Metrics
Gradient Entropy
Measures the randomness of gradient magnitude distribution. AI images often have lower entropy due to uniform textures.
Edge Density
Ratio of edge pixels to total pixels. AI images tend to have fewer natural edge details compared to real photos.
Laplacian Variance
Measures sharpness variation across the image. Real photos have natural focus falloff, while AI can be unnaturally uniform.
Direction Uniformity
Analyzes gradient direction distribution. AI often produces unnaturally uniform gradient directions.
Why Gradient Analysis Works
- ● Physical Constraints: Real cameras have optical imperfections that create unique edge patterns
- ● Demosaicing Artifacts: RAW-to-RGB conversion leaves detectable patterns in real photos
- ● Fast Processing: Gradient operations are computationally efficient
- ● Complementary: Works well combined with other detection methods
Méthodes associées
Détection ML
Notre détection ML utilise des modèles Transformer entraînés sur des millions d'images.
Analyse PRNU
Photo Response Non-Uniformity (PRNU) detects unique camera sensor fingerprints from manufacturing imperfections. AI images cannot replicate these authentic sensor signatures.
Analyse Fréquentielle
L'analyse du domaine fréquentiel examine la distribution des composantes haute et basse fréquence d'une image. Les images générées par IA manquent généralement du bruit naturel haute fréquence présent dans les vraies photographies.
Motif de bruit
Les vraies photographies contiennent des motifs de bruit uniques des capteurs de caméra qui varient à travers l'image. Les images générées par IA ont une distribution de bruit anormalement uniforme.
Analyse des métadonnées
Les métadonnées d'image contiennent des indices précieux sur son origine. Nous analysons les données EXIF, les signatures logicielles et autres informations intégrées pour identifier les outils de génération IA.
Empreinte GAN
Détecte les artefacts spécifiques aux GAN comme les motifs en damier et le banding couleur.
Analyse de texture
Analyse Local Binary Pattern pour les anomalies de texture dans les images IA.
Détection Anatomique
Les générateurs d'images IA créent souvent des erreurs anatomiques que les humains reconnaissent immédiatement comme fausses. Nous utilisons la vision par ordinateur pour détecter ces erreurs révélatrices.
Vérification C2PA
C2PA (Coalition for Content Provenance and Authenticity) est un standard industriel pour suivre l'origine et l'historique du contenu numérique via des signatures cryptographiques.
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.
Vérifier Votre Image
Toutes les méthodes sont combinées en utilisant un score pondéré pour produire un verdict final avec niveau de confiance.
Essayer Maintenant