Detector de imágenes IA: ¿esta imagen es IA?
¿Esta imagen es IA o una foto real? Sube una imagen y la revisamos de tres formas: metadatos de procedencia (C2PA, IPTC, parámetros de generación), un modelo de ML entrenado con generadores recientes (se ejecuta en tu navegador) y una lista de comprobación para tus propios ojos. Obtienes una probabilidad y las señales encontradas, no un veredicto.
Modelo de ML (en tu navegador)
Metadatos de procedencia
Revisa con tus propios ojos: lista de comprobación
Son pistas, no un algoritmo: los generadores recientes cometen menos errores y las fotos reales también pueden verse raras. Busca varias señales a la vez.
- Manos y dedos — dedos de más o fusionados, articulaciones extrañas, objetos que se funden con la palma.
- Texto — carteles, etiquetas y matrículas con letras o palabras inexistentes, fuentes mezcladas en una misma línea.
- Reflejos y sombras — el reflejo en un espejo o en unas gafas no coincide con la escena, las sombras apuntan en direcciones distintas.
- Fondo — manchas borrosas en lugar de personas y coches, líneas que se cortan, ventanas y baldosas repetidas.
- Piel, pelo, detalles pequeños — piel con aspecto de plástico y sin poros, pelo que se funde con el fondo, pendientes que no coinciden, gafas asimétricas.
- Contexto — haz una búsqueda inversa de imágenes: ¿dónde apareció primero y hay otras fotos del mismo evento?
Ver también
Datos clave
Comprueba si una foto es IA online: sube una imagen y obtén dos señales, los metadatos de procedencia (C2PA, IPTC, parámetros del generador) y una estimación de una red neuronal en tu navegador. Gratis y sin registro. Es una probabilidad, no una prueba: las capturas de pantalla y las redes sociales eliminan los metadatos.
- Precio
- Gratis
- Registro
- No necesario
- Procesamiento
- En parte a nuestro servidor y en parte en tu navegador: el archivo se sube una vez a nuestro servidor para leer los metadatos (C2PA, IPTC, XMP, EXIF) y no se guarda; el clasificador neuronal se ejecuta en tu navegador
- Entrada
- Una imagen (PNG, JPG, WebP, GIF, AVIF, HEIC, TIFF, BMP) de hasta 20 MB
- Límites
- 10 comprobaciones por minuto; límite diario: 30 como invitado, 90 con sesión iniciada, ilimitado con Pro; el modelo de unos 44 MB se descarga la primera vez
- Resultado
- Un resumen de metadatos (C2PA y firmante, tipo de origen, generador, cámara), la estimación del clasificador de ML en una escala de probabilidad, un informe C2PA y una lista de comprobación manual
- Última actualización
Detector de imágenes IA: cómo saber si una imagen está generada por IA
La herramienta combina dos formas independientes de comprobar si una imagen está generada por IA. La primera son los metadatos de procedencia: un manifiesto C2PA (Content Credentials) con su firmante y tipo de origen, el campo IPTC DigitalSourceType, XMP y EXIF, además de los bloques de texto PNG donde Stable Diffusion WebUI y ComfyUI guardan los parámetros de generación. Cuando un generador deja un registro así, es la señal más fuerte. La segunda es el clasificador de ML Community Forensics, ajustado con imágenes de GPT Image, DALL·E 3, FLUX, Imagen, Seedream, Midjourney y otros generadores: puntúa los propios píxeles y funciona incluso cuando no quedan metadatos. El modelo se ejecuta en tu navegador, así que en este paso la imagen no se sube. Obtienes una probabilidad y una lista de señales, no una prueba.
Cómo usar
- Sube la imagen; lo ideal es el original, no una captura de pantalla ni una copia de una app de mensajería
- Haz clic en «Comprobar la imagen»: los metadatos se revisan al instante, y el modelo de ML se carga una vez al pulsar un botón y luego sale de la caché
- Valora el resumen: el registro de metadatos, la puntuación del modelo y tu propia revisión con la lista de comprobación
FAQ
Para quién es y usos habituales
- Revisar una imagen recibida. Un editor o moderador necesita saber si el archivo lleva Content Credentials y si un generador dejó rastros en los metadatos.
- Tu propio material. Comprueba que las marcas de procedencia sobreviven a la exportación; el desglose completo de C2PA lo da el C2PA checker.
- Eliminar marcas de servicio. Para borrar los metadatos antes de publicar, usa el eliminador de EXIF; no toca las marcas de agua en los píxeles.
Limitaciones honestas
- Una probabilidad, no una prueba. El clasificador se equivoca en ambos sentidos, sobre todo con imágenes comprimidas, editadas y pequeñas.
- La falta de marcas no demuestra nada. Las capturas de pantalla, las redes sociales y las apps de mensajería eliminan los metadatos, y muchos generadores no los escriben.
- El archivo va a un servidor. Para analizar los metadatos, el archivo se sube a nuestro servidor (hasta 20 MB) y no se guarda; los píxeles para el paso de ML se quedan en tu navegador.
- Un modelo pesado. La primera vez se descargan unos 44 MB; los navegadores a menudo no pueden abrir HEIC y TIFF, así que para ellos el ML no está disponible.
PromoPilot frente a alternativas: comparación
Comparamos solo lo que está confirmado en las páginas de cada servicio. Donde no pudimos confirmar un dato, la celda muestra "—".
| Parámetro | PromoPilot | Hive AI-Generated Content Detection | AI or Not |
|---|---|---|---|
| Análisis de C2PA y metadatos | ✓ | — | — |
| Estimación neuronal | ✓ en tu navegador, un modelo abierto con licencia MIT | ✓ Hive Detect (subida de archivo y de URL de medios), una extensión de Chrome, un bot en X y una API | afirma una precisión del 98,9%; las condiciones del plan gratuito no se indican en la página, que enlaza a los precios |
| Otros medios (vídeo, audio) | detectores de vídeo y audio por separado | imágenes, vídeo y audio (voz y música); el texto no se menciona en la página | imágenes, texto, vídeo, audio y deepfakes |
Desplaza la tabla hacia los lados
Dónde somos más débiles: no da un veredicto definitivo de «IA / no IA», no tiene API, no revisa vídeo en esta página ni se reentrena con generadores nuevos; el modelo pesa unos 44 MB.
Cuándo elegir PromoPilot: Cuando quieres ver rápido qué dicen los metadatos del archivo y qué opina un modelo abierto, sin registro y con los límites explicados. Para trabajo forense y un veredicto, recurre a servicios especializados y a expertos.
Comprobado el: . "—" significa que no está confirmado en la página oficial; las condiciones y los precios cambian, así que consulta los sitios de cada servicio.
¿Esta imagen es IA? Comprobación paso a paso
La forma más fiable de saber si una imagen está generada por IA no es un único detector, sino varias señales independientes. Este detector de imágenes IA te da dos de ellas —los metadatos y la puntuación de un modelo de ML— y la tercera depende de ti: el origen y el contexto de la imagen. Un orden práctico:
- Busca el original. Una búsqueda inversa de imágenes (Google Lens, TinEye) suele llevar a la primera publicación, con el pie del autor, mayor resolución y a veces metadatos que se perdieron al compartirla.
- Revisa los metadatos. Si el generador escribió un manifiesto C2PA o una etiqueta IPTC, esa es la prueba de más peso. Para un desglose detallado del manifiesto, usa el C2PA Checker.
- Ejecuta el modelo de ML. Analiza los píxeles y funciona cuando faltan los metadatos.
- Mira tú mismo con la lista de comprobación de esta página: manos, letras, reflejos, fondo.
- Valora el contexto: quién la publicó, si existen otras fotos del mismo evento, si el clima, los carteles y la ropa encajan con el lugar y la fecha.
Ningún paso por sí solo da un sí o un no. La confianza llega cuando varias señales apuntan en la misma dirección.
Qué ve realmente un detector de imágenes generadas por IA
Metadatos: un registro de origen
Algunos generadores marcan sus archivos. El estándar C2PA (Content Credentials) guarda dentro del archivo un manifiesto firmado: quién creó la imagen y qué se hizo con ella. Para la IA generativa, el manifiesto usa el tipo de origen trainedAlgorithmicMedia, y para composiciones con partes de IA, compositeWithTrainedAlgorithmicMedia. El mismo vocabulario IPTC también se usa sin C2PA, en el campo XMP DigitalSourceType. Los generadores locales escriben sus propios registros: Stable Diffusion WebUI guarda el prompt y los ajustes en un bloque de texto PNG llamado parameters, y ComfyUI usa los bloques prompt y workflow.
Ten en cuenta dos propiedades de los metadatos. Su presencia es una señal fuerte, porque un registro así no aparece por casualidad. Su ausencia no significa nada: los bloques desaparecen al volver a guardar el archivo y cualquiera puede eliminarlos, por ejemplo con un eliminador de EXIF. Mostramos lo que declara el manifiesto, pero no verificamos la firma criptográficamente; el servicio oficial para eso es contentcredentials.org/verify.
Píxeles: qué aprende el clasificador
Un detector de ML no «entiende» la escena. Se entrena con cientos de miles de imágenes reales y generadas y capta rastros estadísticos de la generación: ruido característico, regularidades que deja el escalado, peculiaridades de textura. El modelo de esta página clasifica el encuadre completo: la imagen se redimensiona a 440 px en el lado corto, se toma un cuadrado de 384×384 del centro y el resultado es un único número que convertimos en probabilidad. El umbral de «probablemente IA» es del 65%, el valor que eligió el autor del modelo durante la calibración.
Marcas de agua invisibles
Otra clase de señales vive en los propios píxeles. La más conocida es SynthID de Google: se incrusta en las imágenes de los modelos de Google y está diseñada para resistir la compresión y el recorte. Solo el detector de Google puede leerla, así que esta página no la detecta. Cómo comprobar SynthID en Gemini se explica en una guía aparte.
Dónde se equivocan los detectores de imágenes IA
Conocer los puntos débiles es más útil que recordar porcentajes de precisión:
- Fotos reales muy procesadas. El HDR, los modos nocturnos del móvil, la reducción de ruido con IA, los escaladores y los filtros de belleza dejan rastros parecidos a los de la generación. Una puntuación alta en una foto así es una falsa alarma habitual.
- Ediciones parciales. Si la IA repintó el cielo o borró a un transeúnte y el resto es una foto real, un clasificador del encuadre completo puede pasar por alto el añadido.
- Imágenes pequeñas y recomprimidas. Las miniaturas, los avatares y las copias de apps de mensajería pierden el detalle fino en el que se apoya el modelo. Para imágenes de menos de 256 px en el lado corto, la herramienta muestra un aviso aparte.
- Capturas de pantalla y fotos de pantallas. Añaden marcos, interfaz, efecto muaré y reescalado, lo que difumina la señal.
- Generadores nuevos. El modelo conoce aquello con lo que se entrenó. Un generador lanzado después del entrenamiento puede producir imágenes que no detecte.
- Dibujos, 3D y CGI. El arte digital hecho por una persona no es una fotografía, y el modelo puede puntuarlo de forma impredecible.
Por qué distintos detectores no coinciden
Revisa la misma imagen en tres servicios y es fácil obtener 12%, 58% y 97%. Eso no significa necesariamente que uno esté roto. Cada modelo se entrena con su propio conjunto de datos: uno ha visto mucho Midjourney y poco FLUX, otro al revés. Cada uno usa su propio umbral: en uno la «IA» empieza en el 50%, aquí en el 65%. Y el porcentaje de un servicio no equivale al de otro: es la escala interna del modelo, no una unidad común.
Así que compara conclusiones, no números, y siempre sobre el mismo archivo. Incluso volver a guardar un JPEG con otra calidad o recortar los bordes puede mover la puntuación decenas de puntos porcentuales, sobre todo cerca del umbral. Si el resultado cambia según la copia que pruebes, eso ya es información: la imagen está en la zona donde los modelos dudan, y la decisión debe apoyarse en los metadatos, el origen y una revisión manual.
Cómo interpretar el resultado
| Metadatos | Modelo de ML | Qué suele significar |
|---|---|---|
| Señales de IA encontradas (C2PA, IPTC, parámetros de generación) | Cualquier puntuación | El archivo está marcado por un generador. Una puntuación baja del modelo no lo anula: el registro del archivo es la señal más fuerte |
| Sin metadatos o sin señales de IA | 65% o más | El modelo ve rastros de generación. Busca el original y usa la lista de comprobación, sobre todo si la foto está muy procesada |
| Sin metadatos o sin señales de IA | 35–65% | Zona dudosa: el modelo no está seguro. Deciden el contexto y la revisión manual |
| Sin metadatos o sin señales de IA | Menos del 35% | Sin señales claras. No es una garantía: las ediciones parciales y las imágenes de IA recomprimidas se cuelan |
| Manifiesto C2PA de cámara o editor sin acciones de IA | Baja | Buena señal de autenticidad, pero valida la firma en contentcredentials.org/verify |
Si tienes dudas, revisa la mejor copia que puedas conseguir: un archivo a resolución completa de la fuente original casi siempre da un resultado más fiable que una imagen guardada desde un feed.
Lista práctica antes de sacar conclusiones
- ¿La imagen tiene un autor, una fecha y un lugar que puedas verificar?
- ¿Puedes encontrar una publicación anterior o una versión de mayor resolución?
- ¿Qué hay en los metadatos: C2PA,
DigitalSourceType, parámetros de generación, EXIF de cámara? Recuerda que el EXIF es fácil de falsificar. - ¿Qué puntuación da el modelo con el original y no con una captura de pantalla?
- ¿Encajan los detalles pequeños: dedos, texto en carteles, reflejos, sombras, pendientes iguales?
- ¿Se procesó la foto de una forma que explique una puntuación alta (HDR, retoque, escalado)?
Para una auditoría completa del archivo —marcas ocultas, anomalías LSB y limpieza de metadatos— usa el detector de marcas de agua en imágenes.
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