Vérification d'image générale
Détecteur d'image IA : vérifiez si une photo est générée par IA
Vous voulez savoir si une image a été générée par IA, mais vous ne savez pas quel outil l'a créée ? Utilisez ce détecteur d'images IA lorsque la source est inconnue. Slop or Not lit d'abord les filigranes SynthID, les Content Credentials C2PA signés et les métadonnées IPTC modifiables, puis analyse les pixels avec un classificateur entraîné sur des millions d'images humaines et IA lorsqu'aucune provenance lisible ni aucun filigrane ne permet d'identifier le fichier. Les vérifications en ligne restent à l'écart des entreprises d'IA externes.
Un vérificateur SynthID détecte les images filigranées. Slop or Not vérifie aussi celles qui n'ont jamais reçu de filigrane.
Il lit SynthID dans les images Google et OpenAI, vérifie les Content Credentials C2PA, lit les empreintes des générateurs et analyse les pixels.
- Vous pouvez testerPhotos, captures d'écran, images de produits, reçus et photos de profil jusqu'à 8 Mo.
- RésultatUn verdict probabiliste, un score IA et les détails de la source quand le fichier les contient.
- ConfidentialitéVérifié sur du matériel que nous possédons et exploitons. Nous ne transmettons jamais votre photo à OpenAI, Google ni à aucune autre entreprise d'IA.
Ce qu'il vérifie
Vérifiez les images IA de source inconnue à partir de leur provenance et de leurs pixels
Vérification des filigranes SynthID pour les images OpenAI et Google/Gemini prises en charge
Content Credentials C2PA et métadonnées IPTC lorsque le fichier les contient
Résultat du classificateur d'images lorsque la provenance a été supprimée ou reste incertaine
Bonnes utilisations
- Vérifier des photos de profil avant de faire confiance à un compte
- Examiner des images produit avant publication ou achat
- Filtrer des images qui semblent générées par IA quand le modèle source est inconnu
Limites à connaître
- SynthID n'existe que sur les images issues de générateurs qui l'apposent ; les autres générateurs sont donc vérifiés grâce aux Content Credentials et au modèle d'image
- Les captures d'écran peuvent supprimer les métadonnées C2PA/IPTC, tandis que des retouches importantes peuvent affaiblir les signaux de filigrane
- Le résultat est une probabilité, sauf en présence d'un filigrane lisible ou de Content Credentials signés
FAQ
Questions sur Détecteur d'images IA
Est-ce aussi un détecteur de photos IA ?
Oui. Que vous parliez de photo, d'image ou de visuel, Slop or Not suit la même méthode : il cherche d'abord dans le fichier des indices de provenance IA, puis lit les signaux visuels du générateur lorsque le fichier n'a ni filigrane ni métadonnées lisibles.
Le vérificateur en ligne fonctionne-t-il sur l'appareil ?
Non. Les vérifications en ligne s'effectuent sur un serveur Mac privé et ne sont pas partagées avec des fournisseurs d'IA tiers. Les apps iPhone et Mac exécutent la détection sur l'appareil.
Peut-il prouver qu'une image est faite par un humain ?
Aucun détecteur d'IA ne peut prouver qu'un contenu est humain dans tous les cas. L'absence de provenance n'est pas un certificat d'authenticité, donc Slop or Not signale les indices et la probabilité pour un examen humain.
Lancez la prochaine vérification sur votre iPhone ou Mac
L'app Slop or Not vérifie les images et le texte sur l'appareil, donc rien de ce que vous vérifiez ne quitte votre appareil.
D'autres apps de Numen
Trois autres apps qui fonctionnent sur votre appareil. Aucune ne nécessite de compte.
Private LLM
Un chatbot IA local pour modèles open source non censurés, qui fonctionne hors ligne sur iPhone, iPad et Mac. Private LLM utilise la quantification OmniQuant et GPTQ ajustée pour chaque modèle, afin que ses modèles 3 bits égalent les modèles 4 bits fournis par les autres apps.
Clean Links
La plupart du pistage se cache désormais derrière des redirections de liens. Clean Links développe les liens courts et supprime tous les paramètres de suivi d'une URL avant que vous la partagiez, sur iPhone, iPad, Mac et le web.
Private Diffusion
Exécutez les derniers modèles d'image de pointe sur votre iPhone, iPad et Mac. Private Diffusion entraîne chacun d'eux avec une distillation tenant compte de la quantification (QAD), afin que le petit modèle conserve la qualité du modèle complet.
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