Vérifications de visage et d'identité

Détecteur de deepfake pour photos et photos de profil

Passez une photo suspecte dans ce détecteur de deepfake pour vérifier si le visage a été généré par IA. Slop or Not lit toute preuve de filigrane ou de métadonnées, puis analyse l'image entière 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

Vérifications de deepfakes sur images fixes pour photos et photos de profil

Un score de probabilité d'IA sur l'image entière, couvrant tout le cadre, visage inclus

Vérifications de filigrane SynthID et d'identifiants C2PA pour les générateurs compatibles

Preuves de métadonnées ou de filigrane quand le fichier les expose

Bonnes utilisations

Vérifier une photo de profil sur une app de rencontre avant d'engager la conversation
Examiner les avatars de comptes dans une file de modération
Vérifier un portrait suspect avant publication

Limites à connaître

Utilisez-le pour les images fixes, pas pour les flux vidéo
Les petits avatars laissent moins de preuves que les photos en pleine résolution
De vraies photos peuvent sembler inhabituelles après filtres beauté ou compression

FAQ

Questions sur Détecteur de photos deepfake

Comment vérifier si une photo est un deepfake ?

Importez la photo dans le vérificateur gratuit en ligne ou ouvrez-la dans l'app Slop or Not sur iPhone ou Mac. Le détecteur attribue un score de génération par IA à l'image entière, lit tout filigrane ou indice de métadonnées présent dans le fichier, et indique la probabilité que l'image soit générée par IA.

Est-ce que cela détecte les vidéos deepfake ?

Non. Slop or Not vérifie les images fixes et le texte, pas les flux vidéo. Utilisez-le pour les photos, portraits, photos de profil et captures d'écran.

Les filtres peuvent-ils déclencher un faux positif ?

Oui. Les filtres beauté, la compression et les retouches lourdes peuvent donner à une vraie photo un aspect synthétique. Considérez le résultat comme un signal parmi d'autres et examinez le contexte de l'image avant d'agir.

Est-ce différent du détecteur d'images IA ?

Oui. Le détecteur d'images IA général couvre toute image générée. Le détecteur de deepfakes est pensé pour vérifier les identités, les photos de profil et les portraits.

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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