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JPG et PNG — analysés localement

Image sélectionnée pour l'analyse
Détails techniques
Indices d'IA Indices de photo réelle
Résidu de bruit --
Carte thermique des résidus de bruit
Carte ELA --
Carte d'analyse de niveau d'erreur
Carte thermique d'anomalies --
Carte thermique d'anomalies de résidus
Carte de saturation --
Carte thermique de saturation des couleurs
Carte de fréquences --
Carte des détails haute fréquence
Directions de gradient 18 bins
Histogramme de luminance 64 bins
Signaux heuristiques

    Les résultats sont des scores d'indices, et non une preuve d'origine. Le modèle est optimisé pour préférer INCERTAIN plutôt que de fausses accusations lorsque les indices sont faibles.

    • La conversion de format altère les signatures de bruit et de fréquence et peut augmenter le taux de faux positifs.
    • La compression par messagerie (WhatsApp, Telegram, etc.) ré-encode et supprime les métadonnées — les photos enregistrées depuis des conversations peuvent présenter des indices d'IA même lorsqu'elles sont réelles.
    Fiche du modèle v5.9.0
    Plages de décision
    Indices d'IA >= 64 %, indices de photo réelle <= 55 %, sinon INCERTAIN.
    Environnement d'exécution
    Navigateur uniquement. Un classifieur profond EfficientNet-B0 (ONNX, WASM) est le signal principal, pondéré au-dessus de l'heuristique + le mini-ML k-NN et les plafonds de sécurité. Si le modèle ne se charge pas, le détecteur se rabat sur l'ensemble heuristique + k-NN.
    Limites
    Les fichiers petits, fortement compressés, de type capture d'écran et convertis doivent être considérés comme de faibles indices.