Comprobaciones de modelos abiertos
Detector de imágenes de IA de Stable Diffusion
Las imágenes de Stable Diffusion a menudo no dejan una prueba firmada. Slop or Not busca primero metadatos del prompt o del modelo; 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
Detecta imágenes de Stable Diffusion cuando faltan los metadatos
Pistas de generación en EXIF, bloques de texto PNG o metadatos de apps
Artefactos de textura y anatomía comunes en imágenes generadas por difusión
Resultado del clasificador visual cuando el archivo no tiene procedencia
Buenos usos
- Comprobar imágenes de marketplace o portfolio
- Revisar recursos entregados por freelancers antes de aceptarlos
- Revisar imágenes de comunidades de modelos abiertos
Límites que conviene conocer
- Muchos flujos de Stable Diffusion eliminan los metadatos o nunca los escriben
- Las imágenes de alta calidad generadas con LoRA o modelos ajustados pueden ser más difíciles de marcar
- Las ediciones humanas después de la generación pueden difuminar la señal
Preguntas frecuentes
Preguntas sobre Detector de imágenes de IA de Stable Diffusion
¿Cómo detecto imágenes de Stable Diffusion?
Sube la imagen al comprobador online gratis o ábrela en la app Slop or Not. El detector busca primero metadatos de prompt o modelo y luego puntúa los píxeles en busca de rastros de difusión, para que tengas una respuesta incluso cuando el archivo no incluye procedencia.
¿Stable Diffusion siempre añade metadatos?
No. Algunas herramientas de Stable Diffusion escriben detalles del prompt, el modelo o el sampler en los metadatos de la imagen, mientras que muchas exportaciones eliminan esos datos. Slop or Not comprueba tanto los metadatos como los píxeles.
¿Puede identificar el checkpoint exacto?
No. El detector está pensado para comprobaciones de autenticidad, no para atribuir el checkpoint exacto. Informa de la probabilidad de IA y de las pruebas visibles, en lugar de nombrar cada variante de modelo.
¿También sirve para Midjourney?
Usa el detector de imágenes de IA específico para Midjourney cuando Midjourney sea la fuente probable, y el detector general de imágenes de IA para generadores desconocidos. Usa la detección de Stable Diffusion cuando la fuente probable sea un flujo de trabajo con modelos abiertos.
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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