Analyse FFT du domaine fréquentiel
Détecte les modèles de grille anormaux et les pics spectraux haute fréquence caractéristiques des modèles de diffusion latente.
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Prend en charge PNG, WEBP, JPEG jusqu'à 30 MoTéléchargez une image ou déposez un fichier pour exécuter une analyse médico-légale des artefacts de diffusion sur Midjourney, DALL-E et Stable Diffusion.
Inspectez les images numériques avec une analyse de transformée de Fourier haute fréquence et des empreintes digitales d’artefacts pour identifier les images synthétiques génératives d’IA.
Détecte les modèles de grille anormaux et les pics spectraux haute fréquence caractéristiques des modèles de diffusion latente.
Calibré par rapport aux poids de Midjourney v6, DALL-E 3, Stable Diffusion XL, Flux et Imagen.
Recherche des filigranes de fréquence pseudo-aléatoires imperceptibles intégrés dans les pixels générés.
Analyse les statistiques de pixels sous-jacentes même après la compression des réseaux sociaux et le réencodage JPEG.
Met en évidence des zones d'image spécifiques (textures, arrière-plans, yeux, mains) avec une probabilité de synthèse élevée.
Les images téléchargées existent uniquement dans les tampons RAM et sont définitivement supprimées après une analyse médico-légale.
Comment notre pipeline neuronal à rétention zéro ingère, analyse et traite les entrées strictement dans la mémoire volatile à haute vitesse.
Faites glisser et déposez n'importe quel fichier JPG, PNG, WEBP ou GIF dans la zone de dépôt médico-légale.
Les analyseurs algorithmiques calculent les signatures de bruit FFT, la variance des pixels et les artefacts de diffusion.
Inspectez le score de probabilité synthétique, le modèle de générateur détecté et la carte de confiance visuelle.
Des réponses complètes concernant les benchmarks algorithmiques, la confidentialité des données, les limites de fichiers et les protocoles d'intégration.
Les modèles génératifs produisent des artefacts mathématiques subtils dans les distributions de fréquences (motifs en damier, harmoniques de Fourier anormales et transitions de gradient non naturelles) que les capteurs de caméra ne produisent pas. Notre détecteur analyse ces signatures spectrales pour calculer une probabilité synthétique.
Le détecteur identifie les images créées par Midjourney (v4, v5, v6), OpenAI DALL-E 3, Stable Diffusion (1.5, XL, SD3), Black Forest Labs Flux.1 et Google Imagen.
Oui. Le scanner vérifie les modèles de bruit de fréquence latent compatibles avec la technologie de filigrane SynthID de Google DeepMind.
Oui. Nos modèles sont formés sur des images recompressées, recadrées et redimensionnées courantes sur les plateformes de médias sociaux comme X, Instagram et Reddit.
Vous pouvez télécharger des images jusqu'à 25 Mo aux formats JPG, PNG, WEBP et GIF.
Jamais. Tous les traitements d'analyse d'images ont lieu dans des tampons RAM transitoires et sont complètement supprimés immédiatement après la sortie du verdict.
Oui. Le classificateur neuronal est formé sur de vastes ensembles de données de photos DSLR brutes, de captures d'appareil photo de smartphone et de sorties synthétiques pour éviter les fausses alarmes sur le grain et le bruit ISO du capteur.
Oui. 100 % gratuit avec des analyses illimitées et aucune inscription de compte requise.
Aucune carte de crédit requise. Pas de pièges d’abonnement mensuel. Traitement 100% confidentiel en RAM volatile.