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Detector de Imagem IA

Descubra se uma imagem foi produzida por uma câmera ou por um modelo generativo. Esta ferramenta lê as evidências que o próprio arquivo carrega — credenciais de conteúdo, metadados do gerador, impressões digitais do codec e estatísticas da imagem — e informa quais partes dessas evidências realmente se sustentam.

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Como esta ferramenta chega à sua resposta

As evidências são lidas em três camadas, em ordem de força. A primeira camada procura procedência: credenciais de conteúdo, nomes de geradores e parâmetros de geração armazenados nos bytes do arquivo. Esta é a única camada que pode resolver a questão, porque é uma declaração sobre como os pixels foram feitos, e não uma inferência a partir da aparência deles.

A segunda camada inspeciona o contêiner. Câmeras reais gravam tabelas Huffman padrão, subamostragem de croma 4:2:0 e um conjunto completo de etiquetas de captura. Arquivos que passaram por um codificador, por um pipeline de exportação ou por um removedor de metadados têm aparência diferente. Esta camada responde a uma pergunta mais estreita — "isso é um original de câmera?" — e é honesta quanto a isso.

A terceira camada mede os pixels e os compara com uma faixa calibrada a partir de originais de câmera. Essas medições são fracas, sobrepõem-se fortemente entre imagens reais e geradas e são relatadas como desvios em vez de convertidas em uma pontuação. As medições de cor são exibidas separadamente e nunca chegam ao veredito.

Classificadores de rede neural foram deliberadamente deixados de fora. Testados contra imagens de procedência conhecida, os detectores públicos mais usados tanto não detectaram geradores modernos quanto apontaram fotografias reais como geradas por IA com alta confiança. Relatar isso como uma porcentagem seria pior do que não relatar nada.

O que esta ferramenta não pode informar

Um resultado "original de câmera" significa que o arquivo começou como uma captura. Não prova que a imagem não foi editada: uma fotografia real pode ser retocada ou editada por IA depois, e essa edição pode deixar as etiquetas de captura intactas.

Um resultado "não verificável" é a resposta honesta mais comum. Depois que os metadados desaparecem, uma imagem gerada e uma foto real que passou por um editor de celular, um removedor de ruído ou um ampliador não são confiavelmente separáveis apenas pelos pixels. Quem afirma o contrário está exagerando o que as medições podem sustentar.

As faixas de referência por trás das estatísticas vêm de um pequeno conjunto de calibração de originais de câmera, portanto são grosseiras por design. Medições individuais também variam de forma perceptível entre execuções em imagens estatisticamente idênticas — a razão de alta frequência em particular se desloca em cerca de uma unidade de desvio completa em repetições, que é o tamanho do limite usado para classificar algo como atípico. Trate qualquer métrica isolada como uma pista, nunca como prova.

As medições de pixels são feitas depois que o navegador renderizou a imagem em um canvas, o que aplica gerenciamento de cor. Capturas de tela, recodificações de aplicativos de mensagens e reduções de plataforma distorcem ainda mais os números, e o relatório avisa quando detecta essas condições.

Perguntas frequentes

Perguntas sobre detecção de imagens IA

Alguma ferramenta realmente consegue dizer se uma imagem foi gerada por IA?

Não apenas pelos pixels, e não com certeza. A evidência confiável são os metadados: credenciais de conteúdo, nomes de geradores e parâmetros de geração incorporados. Quando essa evidência está presente, a resposta é praticamente conclusiva. Quando ela foi removida — que é o que redes sociais, aplicativos de mensagens e ferramentas de privacidade fazem — uma imagem gerada e uma foto real que passou por um editor de celular tornam-se muito difíceis de separar. Esta ferramenta informa a evidência e sua confiança em vez de inventar uma porcentagem.

Por que não há uma pontuação em porcentagem?

Porque uma porcentagem seria inventada. As medições estatísticas nas quais a maioria dos detectores se apoia se sobrepõem fortemente entre fotos de câmera e imagens geradas: uma foto real de um pôr do sol reproduz as mesmas leituras de cor "anômalas" de uma imagem sintética. As medições são publicadas aqui com suas faixas de referência de originais de câmera para que você veja como elas são fracas, e as que não conseguem discriminar ficam totalmente fora do veredito.

O que são credenciais de conteúdo e por que são as mais importantes?

Credenciais de conteúdo (C2PA) são um manifesto assinado criptograficamente e incorporado ao arquivo que registra como o conteúdo foi produzido. Se o manifesto declara um digitalSourceType de trainedAlgorithmicMedia, o próprio arquivo declara que um modelo o gerou. Imagens do ChatGPT e do DALL·E vêm com esse manifesto por padrão, assim como as exportações do Adobe Firefly. Um manifesto assinado é a evidência mais forte disponível — e uma imagem do ChatGPT sem nenhum manifesto teve seus metadados removidos deliberadamente.

O resultado diz "não verificável". Isso significa que a foto é falsa?

Não. Significa que o arquivo já não carrega nada que prove sua origem. Remover metadados é exatamente o que ferramentas de privacidade, aplicativos de mensagens e redes sociais fazem com fotografias reais, portanto uma assinatura ausente não é evidência de geração. Significa apenas que a pergunta não pode ser respondida a partir deste arquivo.

Minha imagem é enviada para algum lugar?

Não. O arquivo é lido e analisado inteiramente dentro do seu navegador usando JavaScript. O original nunca sai do seu dispositivo e nada é armazenado ou registrado.

Quais formatos de arquivo são suportados?

JPG, PNG e WebP recebem a análise completa, incluindo impressões digitais do codec como tabelas Huffman, subamostragem de croma e inventário de blocos. Outros formatos, como GIF ou AVIF, recebem apenas as camadas de procedência e metadados, porque a identificação do codec é implementada por contêiner.

Por que o relatório diz que minha captura de tela não é confiável?

Capturas de tela são redimensionadas e recomprimidas, o que apaga o ruído do sensor e os detalhes finos — exatamente as medições que de outra forma indicariam uma imagem gerada. Quando a ferramenta detecta faixas de interface típicas de captura de tela, ela avisa explicitamente em vez de tirar uma conclusão a partir de dados distorcidos.

Como isso é diferente de outros sites "detectores de IA"?

Esses sites geralmente executam uma rede neural treinada em modelos de difusão mais antigos. Medidos contra arquivos de procedência conhecida, tais detectores tanto deixam passar geradores modernos quanto marcam fotografias reais como IA. Esta ferramenta deliberadamente não os usa. Ela relata evidências verificáveis e explicáveis — credenciais assinadas, marcadores de gerador, estrutura do arquivo — e é explícita sobre o que não consegue determinar.

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