Comprobación genérica de imagen

Detector de imágenes de IA: comprueba si una foto está generada por IA

¿Quieres saber si una imagen fue generada por IA, pero no sabes qué herramienta la creó? Usa este detector de imágenes de IA para comprobar archivos de origen desconocido. Slop or Not lee primero las marcas de agua SynthID, las C2PA Content Credentials firmadas y los metadatos IPTC editables; después, si no hay procedencia legible ni marca de agua que resuelva el archivo, puntúa los píxeles con un clasificador entrenado con millones de imágenes humanas y de IA. Las comprobaciones online no pasan por empresas de IA externas.

Un comprobador de SynthID encuentra imágenes con marca de agua. Slop or Not también comprueba las que nadie marcó.

Lee SynthID en imágenes de Google y OpenAI, verifica las Content Credentials de C2PA, lee huellas de generadores y analiza los píxeles.

Puedes probarFotos, capturas de pantalla, imágenes de producto, recibos y fotos de perfil de hasta 8 MB.
ResultadoUn veredicto de probabilidad, puntuación de IA y detalles de origen cuando el archivo los incluye.
PrivacidadComprobado en hardware que poseemos y operamos. Nunca cedemos tu foto a OpenAI, Google ni a ninguna otra empresa de IA.

Qué comprueba

Comprueba imágenes de IA de fuente desconocida por procedencia y píxeles

Comprobaciones de marcas de agua SynthID para imágenes compatibles de OpenAI y Google/Gemini

Content Credentials C2PA y metadatos IPTC cuando el archivo los incluye

Resultado del clasificador de imágenes cuando la procedencia se eliminó o no es concluyente

Buenos usos

Comprobar fotos de perfil antes de confiar en una cuenta
Revisar imágenes de producto antes de publicar o comprar
Revisar imágenes que parecen de IA cuando el modelo de origen es desconocido

Límites que conviene conocer

SynthID solo existe en imágenes de generadores que lo incorporan, por lo que los demás generadores se comprueban mediante credenciales y el modelo de imágenes
Las capturas de pantalla pueden eliminar metadatos C2PA/IPTC, mientras que las ediciones intensas pueden debilitar las señales de marca de agua
El resultado es una probabilidad salvo que haya una marca de agua legible o una credencial firmada

Preguntas frecuentes

Preguntas sobre Detector de imágenes de IA

¿También es un detector de fotos de IA?

Sí. Las búsquedas de foto, imagen e imagen digital usan el mismo flujo de Slop or Not: comprobar el archivo en busca de indicios de procedencia de IA y, si no tiene marca de agua ni metadatos legibles, leer las señales visuales del generador.

¿El comprobador online se ejecuta en el dispositivo?

No. Las comprobaciones online se realizan en un servidor Mac privado y no se comparten con proveedores de IA de terceros. Las apps para iPhone y Mac ejecutan la detección en el dispositivo.

¿Puede demostrar que una imagen fue hecha por una persona?

Ningún detector de IA puede probar la autoría humana en todos los casos. La falta de procedencia no es una garantía de autenticidad, así que Slop or Not presenta pruebas y una probabilidad para que las revise una persona.

Haz la próxima comprobación en tu iPhone o Mac

La app Slop or Not comprueba imágenes y texto en el dispositivo, así que nada de lo que revises sale nunca de tu dispositivo.

Más de Numen

Tres aplicaciones más que funcionan en tu dispositivo. Ninguna necesita una cuenta.

Private LLM

Un chatbot de IA local para modelos de código abierto sin censura que funciona sin conexión en iPhone, iPad y Mac. Private LLM usa cuantización OmniQuant y GPTQ ajustada por modelo, así que sus modelos de 3 bits igualan a los modelos de 4 bits que incluyen otras apps.

Clean Links

La mayor parte del seguimiento ahora se oculta detrás de redirecciones de enlaces. Clean Links resuelve enlaces cortos y elimina todos los parámetros de seguimiento de una URL antes de que la compartas, en iPhone, iPad, Mac y la web.

Private Diffusion

Ejecuta los modelos de imagen de frontera más recientes en tu iPhone, iPad y Mac. Private Diffusion entrena cada uno con destilación consciente de la cuantización (QAD), para que el modelo pequeño conserve la calidad del modelo de tamaño completo.

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