Acerca de TagFake
¿Qué es TagFake?
TagFake es una aplicación web que analiza imágenes en publicaciones de X (antes Twitter) y estima qué tan probable es que cada imagen haya sido generada recientemente por un modelo de IA. Combina las salidas de los detectores con mapas de calor visuales para que puedas revisar tanto la puntuación como las áreas que influyeron en el juicio.
Está pensado como una referencia de apoyo para usuarios de redes sociales, verificadores de datos, periodistas, personas interesadas en la informática forense digital, investigadores y cualquier persona que revise la autenticidad de una imagen.
Cómo funciona
Clasificación del tipo de imagen
TagFake usa clasificación zero-shot de CLIP para estimar si una imagen se acerca más a PHOTO o a ART. El resultado se muestra como el indicador PHOTO/ART en la página de análisis.
Detección de probabilidad de IA
La probabilidad de IA se calcula a partir de evaluaciones de varios detectores.
En el análisis se usan los siguientes detectores, incluidos candidatos en evaluación.
- Frequency Analysis (FFT)
- Noise Analysis
- Error Level Analysis (ELA)
- DIRE (Diffusion Reconstruction Error)
- UniversalFakeDetect (CSID)
- DeepFakeDetectorV2
- AI Image Detector
- TruFor
Detección NSFW
TagFake usa su propio método para detectar si las imágenes publicadas contienen contenido sensible (NSFW). Las imágenes marcadas como NSFW se ocultan de forma predeterminada en las páginas de lista y se muestran solo pixeladas incluso cuando la visualización NSFW está habilitada. La detección NSFW no afecta las puntuaciones de probabilidad de generación por IA ni de manipulación.
Cómo leer tus resultados
Probabilidad de IA
Una probabilidad estimada de que la imagen haya sido generada recientemente por un modelo de IA. Se calcula mediante un conjunto ponderado de detectores y se calibra con un conjunto de evaluación.
El resto de la Probabilidad de IA (por ejemplo, el 20% restante de una puntuación del 80%) no es la probabilidad de que la imagen sea auténtica; solo expresa cuán débilmente se detectaron rasgos de generación por IA. El servicio no evalúa la posibilidad de alteraciones o composiciones que no sean generación por IA.
Lee la Probabilidad de IA junto con el mapa de calor de base de IA para ver dónde se detectaron rasgos de generación por IA en la imagen y juzga el resultado por tu cuenta.
En las listas de inicio, Foto y Arte, las imágenes se dividen en dos columnas basándose solo en la Probabilidad de IA: "Probabilidad de IA < 50%" y "Probabilidad de IA ≥ 50%".
Ejemplo de análisis
Las dos imágenes siguientes fueron analizadas realmente por este servicio. En las páginas de lista, las imágenes con una probabilidad de IA inferior al 50% aparecen en la columna izquierda, las imágenes con 50% o más aparecen en la columna derecha, y la barra morada en la parte inferior de cada tarjeta muestra la probabilidad de IA.
Probabilidad de IA < 50%
Una foto de La joven de la perla de Vermeer
Probabilidad de IA ≥ 50%
Una imagen generada con ChatGPT
Cómo leer los mapas de calor
La página de análisis muestra un mapa de calor de base de IA, que superpone la evidencia de los detectores usados para la detección de IA según el peso de cada detector. Las áreas de rojo más oscuro indican regiones con evidencia más fuerte de generación por IA. El mapa de calor es una pista de razonamiento de los detectores; no demuestra que una región específica haya sido generada por IA.
Casos en los que los resultados son menos fiables
Los siguientes tipos de imágenes pueden quedar fuera de aquello para lo que se diseñaron los detectores, por lo que la Probabilidad de IA debe leerse con especial cautela.
- Fotos que contienen una ilustración, póster de anime o pintura dentro de la imagen
La obra insertada puede parecerse a rasgos de generación por IA y elevar la Probabilidad de IA.
- Fotos reales con stickers, emojis o superposiciones de texto añadidos
Los elementos superpuestos pueden introducir bordes y texturas artificiales que distorsionan la Probabilidad de IA.
- Imágenes con filtros de color intensos, suavizado de piel, estilización, relleno generativo o ediciones compuestas aplicadas
Las ediciones fuertes pueden ocultar o imitar las huellas a nivel de píxel en las que se basan los detectores, haciendo que la Probabilidad de IA sea menos fiable. Los ajustes ligeros que solo vuelven a codificar la imagen, como corrección de color o exposición, cambio de tamaño o conversión de formato, normalmente tienen poco efecto.
- Capturas de pantalla de teléfonos o PC, interfaces de usuario, páginas web o código
La captura de pantalla y los artefactos de visualización quedan fuera de la entrada esperada por los detectores, por lo que la Probabilidad de IA se vuelve menos fiable.
- Imágenes que se han vuelto a guardar o codificar muchas veces, especialmente como JPEG de baja calidad
El ruido de compresión puede ocultar o parecerse a las huellas que buscan los detectores, por lo que la Probabilidad de IA puede oscilar en cualquier dirección.
- Gráficos, diagramas, diapositivas y otras imágenes esquemáticas
Estas imágenes quedan fuera de los rangos de fotografía e ilustración para los que se diseñaron los detectores, por lo que la Probabilidad de IA se vuelve menos fiable.
- Imágenes renderizadas en 3D (tanto estilizadas como fotorrealistas)
Tanto los renders estilizados como los fotorrealistas pueden quedar fuera de la distribución de entrenamiento de los detectores, haciendo que la Probabilidad de IA sea menos fiable.
- Collages que mezclan fotos e ilustraciones en un mismo encuadre
Las regiones mezcladas con propiedades visuales distintas pueden hacer que los juicios de los detectores sean inestables.
- Memes y otras imágenes dominadas por texto superpuesto
Las grandes áreas de texto pueden cubrir las huellas visuales en las que se basan los detectores, haciendo que la Probabilidad de IA sea menos fiable.
TagFake no detecta estos casos automáticamente, por lo que la página de análisis sigue mostrando una puntuación para esas imágenes. Lee los resultados de imágenes como estas con especial cautela en lugar de tomarlos al pie de la letra.
Contacto
- Correo electrónico
- tagfake@gmail.com
Avisos
Todos los resultados de detección son probabilísticos, no pruebas definitivas. Nuestro sistema usa algoritmos avanzados para estimar la probabilidad de generación por IA, pero no puede proporcionar certeza absoluta.
- Pueden ocurrir falsos positivos y falsos negativos: Las imágenes auténticas pueden marcarse incorrectamente como generadas por IA, y las imágenes generadas por IA pueden clasificarse como auténticas.
- La precisión no es uniforme: La precisión varía según los tipos de imagen, los generadores y la intensidad de las ediciones posteriores, y las técnicas de generación por IA evolucionan continuamente. Ningún sistema de detección puede identificar todas las imágenes generadas por IA con precisión perfecta.
- Usa los resultados como un factor en tu evaluación: Considera la puntuación, el mapa de calor, el contexto de la imagen y otras fuentes antes de sacar conclusiones.
Al usar TagFake, reconoces estas limitaciones y aceptas que el servicio proporciona análisis estimados, no verificación garantizada.