Início Blog Contatos Ferramentas
Englishen Españoles Magyarhu العربيةar Русскийru Українськаuk Deutschde Slovenčinask ไทยth 中文zh-CN 日本語ja 한국어ko Românăro Françaisfr हिन्दीhi বাংলাbn Bahasa Indonesiaid Portuguêspt Italianoit Tagalogtl Tiếng Việtvi فارسیfa Kiswahilisw မြန်မာmy Türkçetr اردوur Basa Jawajv Polskipl Češtinacs Afrikaansaf తెలుగుte

Selecione a foto a testar

A análise heurística é executada inteiramente no seu navegador — nenhum dado sai do seu dispositivo.

Clique para selecionar ou arraste e largue

JPG e PNG — analisados localmente

Imagem selecionada para análise
Detalhes técnicos
Indícios de IA Indícios de foto real
Resíduo de ruído --
Mapa de calor de resíduo de ruído
Mapa ELA --
Mapa de análise de nível de erro
Mapa de calor de anomalias --
Mapa de calor de anomalias de resíduos
Mapa de saturação --
Mapa de calor de saturação de cor
Mapa de frequência --
Mapa de detalhe de alta frequência
Direções de gradiente 18 bins
Histograma de luminância 64 bins
Sinais heurísticos

    Os resultados são pontuações de indícios, não provas de origem. O modelo está otimizado para preferir INCERTO em vez de falsas acusações quando os indícios são fracos.

    • A conversão de formato altera as assinaturas de ruído e de frequência e pode aumentar a taxa de falsos positivos.
    • A compressão de mensageiros (WhatsApp, Telegram, etc.) recodifica e remove metadados — fotos guardadas a partir de conversas podem mostrar indícios de IA mesmo quando são reais.
    Ficha do modelo v5.9.0
    Faixas de decisão
    Indícios de IA >= 64%, indícios de foto real <= 55%, caso contrário INCERTO.
    Execução
    Apenas no navegador. Um classificador profundo EfficientNet-B0 (ONNX, WASM) é o sinal principal, ponderado acima do mini-ML heurístico + k-NN e dos limites de segurança. Se o modelo não conseguir carregar, o detetor recorre ao conjunto heurístico + k-NN.
    Limitações
    Ficheiros pequenos, muito comprimidos, semelhantes a capturas de ecrã e convertidos devem ser tratados como tendo poucos indícios.