Detector de imagem IA: esta imagem é IA?
Esta imagem é IA ou uma foto real? Envie uma imagem e nós a verificamos de três formas: metadados de procedência (C2PA, IPTC, parâmetros de geração), um modelo de ML treinado com geradores recentes (ele roda no seu navegador) e um checklist para você conferir com os próprios olhos. Você recebe uma probabilidade e os sinais encontrados, não um veredito.
Modelo de ML (no seu navegador)
Metadados de procedência
Confira com os próprios olhos: checklist
São pistas, não um algoritmo: os geradores recentes erram menos, e fotos reais também podem parecer estranhas. Procure vários sinais ao mesmo tempo.
- Mãos e dedos — dedos a mais ou fundidos, articulações estranhas, objetos que se misturam com a palma.
- Texto — placas, rótulos e letreiros com letras ou palavras que não existem, fontes misturadas na mesma linha.
- Reflexos e sombras — o reflexo em um espelho ou em óculos não combina com a cena, as sombras apontam para direções diferentes.
- Fundo — borrões no lugar de pessoas e carros, linhas que se interrompem, janelas e azulejos repetidos.
- Pele, cabelo, pequenos detalhes — pele com aspecto de plástico e sem poros, cabelo que se mistura com o fundo, brincos diferentes, óculos assimétricos.
- Contexto — faça uma busca reversa de imagem: onde ela apareceu primeiro e existem outras fotos do mesmo evento?
Veja também
Fatos principais
Verifique online se uma foto é IA: envie uma imagem e receba dois sinais, os metadados de procedência (C2PA, IPTC, parâmetros do gerador) e uma estimativa de rede neural no seu navegador. Grátis, sem cadastro. É uma probabilidade, não uma prova: capturas de tela e redes sociais removem os metadados.
- Preço
- Grátis
- Cadastro
- Não é necessário
- Processamento
- Em parte ao nosso servidor, em parte no seu navegador: o arquivo é enviado uma vez ao nosso servidor para ler os metadados (C2PA, IPTC, XMP, EXIF) e não é armazenado; o classificador neural roda no seu navegador
- Entrada
- Uma imagem (PNG, JPG, WebP, GIF, AVIF, HEIC, TIFF, BMP) de até 20 MB
- Limites
- 10 verificações por minuto; limite diário: 30 para visitantes, 90 com login, ilimitado no Pro; o modelo de cerca de 44 MB é baixado na primeira execução
- Resultado
- Um resumo dos metadados (C2PA e signatário, tipo de origem, gerador, câmera), a estimativa do classificador de ML em uma escala de probabilidade, um relatório C2PA e um checklist para verificação manual
- Última atualização
Detector de imagem IA: como saber se uma imagem é gerada por IA
A ferramenta combina duas formas independentes de verificar se uma imagem foi gerada por IA. A primeira são os metadados de procedência: um manifesto C2PA (Content Credentials) com o signatário e o tipo de origem, o campo IPTC DigitalSourceType, XMP e EXIF, além dos blocos de texto PNG em que o Stable Diffusion WebUI e o ComfyUI salvam os parâmetros de geração. Quando um gerador deixa um registro assim, esse é o sinal mais forte. A segunda é o classificador de ML Community Forensics, ajustado com imagens do GPT Image, DALL·E 3, FLUX, Imagen, Seedream, Midjourney e outros geradores: ele pontua os próprios pixels e funciona mesmo quando os metadados sumiram. O modelo roda no seu navegador, então a imagem não é enviada nesta etapa. Você recebe uma probabilidade e uma lista de sinais, não uma prova.
Como usar
- Envie a imagem — de preferência o original, não uma captura de tela nem uma cópia de mensageiro
- Clique em “Verificar a imagem”: os metadados são verificados na hora, e o modelo de ML é carregado uma vez ao clicar em um botão e depois vem do cache
- Avalie o resumo: o registro nos metadados, a pontuação do modelo e a sua própria análise com o checklist
FAQ
Para quem é e usos típicos
- Verificar uma imagem recebida. Um editor ou moderador precisa saber se o arquivo tem Content Credentials e se um gerador deixou rastros nos metadados.
- Seu próprio material. Confira se as marcações de procedência sobrevivem à exportação; a análise completa do C2PA está no C2PA checker.
- Remover marcações de serviço. Para apagar os metadados antes de publicar, use o removedor de EXIF; ele não mexe nas marcas d'água dos pixels.
Limitações honestas
- Uma probabilidade, não uma prova. O classificador erra nos dois sentidos, principalmente com imagens comprimidas, editadas e pequenas.
- Ausência de marcações não prova nada. Capturas de tela, redes sociais e mensageiros removem os metadados, e muitos geradores não os gravam.
- O arquivo vai para um servidor. Para analisar os metadados, o arquivo é enviado para nós (até 20 MB) e não é armazenado; os pixels da etapa de ML ficam no seu navegador.
- Um modelo pesado. Cerca de 44 MB são baixados na primeira execução; os navegadores muitas vezes não abrem HEIC e TIFF, então o ML não fica disponível para eles.
PromoPilot vs. alternativas: comparação
Comparamos apenas o que está confirmado nas páginas de cada serviço. Onde não conseguimos confirmar um dado, a célula mostra "—".
| Parâmetro | PromoPilot | Hive AI-Generated Content Detection | AI or Not |
|---|---|---|---|
| Análise de C2PA e metadados | ✓ | — | — |
| Estimativa neural | ✓ no seu navegador, um modelo aberto com licença MIT | ✓ Hive Detect (envio de arquivo e de URL de mídia), uma extensão para Chrome, um bot no X e uma API | declara 98,9% de precisão; as condições do plano gratuito não aparecem na página, que leva aos preços |
| Outras mídias (vídeo, áudio) | detectores separados de vídeo e áudio | imagens, vídeo e áudio (fala e música); texto não é mencionado na página | imagens, texto, vídeo, áudio e deepfakes |
Role a tabela para os lados
Onde somos mais fracos: sem veredito definitivo “IA / não IA”, sem API, sem verificação de vídeo nesta página e sem retreino para novos geradores; o modelo pesa cerca de 44 MB.
Quando escolher o PromoPilot: Quando você quer ver rapidamente o que dizem os metadados do arquivo e o que um modelo aberto acha, sem cadastro e com os limites explicados. Para trabalho forense e um veredito, use serviços especializados e especialistas.
Verificado em: . "—" significa que não foi confirmado na página oficial; condições e preços mudam, então confira os sites dos próprios serviços.
Esta imagem é IA? Verificação passo a passo
A forma mais confiável de saber se uma imagem foi gerada por IA não é um único detector, e sim vários sinais independentes. Este detector de imagem IA oferece dois deles — os metadados e a pontuação de um modelo de ML — e o terceiro fica com você: a origem e o contexto da imagem. Uma ordem prática:
- Encontre o original. Uma busca reversa de imagem (Google Lens, TinEye) muitas vezes leva à primeira publicação, com a legenda do autor, uma resolução maior e às vezes metadados que se perderam nos compartilhamentos.
- Verifique os metadados. Se o gerador gravou um manifesto C2PA ou uma marcação IPTC, essa é a evidência de maior peso. Para uma análise detalhada do manifesto, use o C2PA Checker.
- Execute o modelo de ML. Ele analisa os pixels e funciona quando faltam metadados.
- Olhe você mesmo com o checklist desta página: mãos, letras, reflexos, fundo.
- Avalie o contexto: quem publicou, se existem outras fotos do mesmo evento, se o clima, as placas e as roupas combinam com o lugar e a data.
Nenhuma etapa sozinha dá um sim ou um não. A confiança vem quando vários sinais apontam na mesma direção.
O que um detector de imagem gerada por IA realmente vê
Metadados: um registro de origem
Alguns geradores marcam seus arquivos. O padrão C2PA (Content Credentials) guarda dentro do arquivo um manifesto assinado: quem criou a imagem e o que foi feito com ela. Para IA generativa, o manifesto usa o tipo de origem trainedAlgorithmicMedia, e para composições com partes de IA, compositeWithTrainedAlgorithmicMedia. O mesmo vocabulário IPTC também é usado sem C2PA, no campo XMP DigitalSourceType. Geradores locais gravam seus próprios registros: o Stable Diffusion WebUI salva o prompt e as configurações em um bloco de texto PNG chamado parameters, e o ComfyUI usa os blocos prompt e workflow.
Lembre-se de duas propriedades dos metadados. A presença deles é um sinal forte, porque um registro assim não aparece por acaso. A ausência não significa nada: os blocos somem quando o arquivo é salvo de novo, e qualquer pessoa pode removê-los, por exemplo com um removedor de EXIF. Mostramos o que o manifesto declara, mas não verificamos a assinatura criptograficamente; o serviço oficial para isso é contentcredentials.org/verify.
Pixels: o que o classificador aprende
Um detector de ML não “entende” a cena. Ele é treinado com centenas de milhares de imagens reais e geradas e capta rastros estatísticos da geração: ruído característico, padrões deixados pelo upscaling, peculiaridades de textura. O modelo desta página classifica o quadro inteiro: a imagem é redimensionada para 440 px no lado menor, um quadrado de 384×384 é recortado do centro e o resultado é um único número que convertemos em probabilidade. O limite de “provavelmente IA” é 65%, o valor escolhido pelo autor do modelo na calibração.
Marcas d'água invisíveis
Outra classe de sinais fica nos próprios pixels. A mais conhecida é o SynthID do Google: ele é incorporado às imagens dos modelos do Google e foi projetado para resistir a compressão e recorte. Só o detector do Google consegue lê-lo, então esta página não o detecta. Como verificar o SynthID no Gemini está explicado em um guia separado.
Onde os detectores de imagem IA erram
Conhecer os pontos fracos é mais útil do que decorar porcentagens de precisão:
- Fotos reais muito processadas. HDR, modos noturnos do celular, redução de ruído por IA, upscalers e filtros de beleza deixam rastros parecidos com os da geração. Uma pontuação alta numa foto assim é um alarme falso comum.
- Edições parciais. Se a IA repintou o céu ou apagou um pedestre e o resto é uma foto real, um classificador do quadro inteiro pode não perceber a inserção.
- Imagens pequenas e recomprimidas. Miniaturas, avatares e cópias de mensageiros perdem os detalhes finos em que o modelo se apoia. Para imagens com menos de 256 px no lado menor, a ferramenta mostra um aviso separado.
- Capturas de tela e fotos de telas. Elas acrescentam molduras, interface, efeito moiré e redimensionamento, o que embaça o sinal.
- Geradores novos. O modelo conhece aquilo com que foi treinado. Um gerador lançado depois do treinamento pode produzir imagens que ele não detecta.
- Desenhos, 3D e CGI. Arte digital feita por uma pessoa não é uma fotografia, e o modelo pode pontuá-la de forma imprevisível.
Por que detectores diferentes discordam
Verifique a mesma imagem em três serviços e é fácil obter 12%, 58% e 97%. Isso não significa necessariamente que um deles esteja quebrado. Cada modelo é treinado com seu próprio conjunto de dados: um viu muito Midjourney e pouco FLUX, outro o contrário. Cada um usa seu próprio limite: em um lugar a “IA” começa em 50%, aqui em 65%. E a porcentagem de um serviço não equivale à de outro: é a escala interna do modelo, não uma unidade comum.
Por isso, compare conclusões, não números, e sempre no mesmo arquivo. Até salvar um JPEG de novo com outra qualidade ou cortar as bordas pode mudar a pontuação em dezenas de pontos percentuais, principalmente perto do limite. Se o resultado muda conforme a cópia testada, isso já é uma informação: a imagem está na zona em que os modelos ficam em dúvida, e a decisão deve se apoiar nos metadados, na origem e em uma análise manual.
Como interpretar o resultado
| Metadados | Modelo de ML | O que costuma significar |
|---|---|---|
| Sinais de IA encontrados (C2PA, IPTC, parâmetros de geração) | Qualquer pontuação | O arquivo está marcado por um gerador. Uma pontuação baixa do modelo não anula isso: o registro no arquivo é o sinal mais forte |
| Nenhum, ou sem sinais de IA | 65% ou mais | O modelo vê rastros de geração. Procure o original e use o checklist, principalmente se a foto for muito processada |
| Nenhum, ou sem sinais de IA | 35–65% | Zona limítrofe: o modelo está em dúvida. O contexto e uma análise manual decidem |
| Nenhum, ou sem sinais de IA | Abaixo de 35% | Nenhum sinal claro. Não é garantia: edições parciais e imagens de IA recomprimidas passam despercebidas |
| Manifesto C2PA de câmera ou editor sem ações de IA | Baixa | Um bom sinal de autenticidade, mas valide a assinatura em contentcredentials.org/verify |
Na dúvida, verifique a melhor cópia que conseguir: um arquivo em resolução total da fonte original quase sempre dá um resultado mais significativo do que uma imagem salva de um feed.
Checklist prático antes de concluir
- A imagem tem autor, data e local que você consegue verificar?
- Dá para encontrar uma publicação anterior ou uma versão em resolução maior?
- O que há nos metadados: C2PA,
DigitalSourceType, parâmetros de geração, EXIF de câmera? Lembre-se de que o EXIF é fácil de falsificar. - Que pontuação o modelo dá para o original, e não para uma captura de tela?
- Os pequenos detalhes batem: dedos, texto em placas, reflexos, sombras, brincos iguais?
- A foto passou por um processamento que explique uma pontuação alta (HDR, retoque, upscaling)?
Para uma auditoria completa do arquivo — marcações ocultas, anomalias LSB e limpeza de metadados — use o detector de marca d'água em imagens.
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