Guía

Detectar imágenes generadas por IA

Detectar imágenes generadas por IA es una pregunta sobre este archivo, no sobre el aspecto de la escena. Un cielo limpio o una mano rara son un motivo para mirar. No son el método.

17 de octubre de 2026 · Check AI Free

La búsqueda aparece cuando el archivo ya está en el chat: el piso de un anuncio, el retrato de un currículum, la foto de una calle que «acaba de pasar». Quien pregunta quiere una frase corta. El archivo casi nunca la tiene. Esta página es la guía larga en español para detectar imágenes generadas por IA: el orden de la comprobación, qué pueden enseñar los metadatos y C2PA, qué cabe decir de cada generador, cómo leer el resultado de esta web y dónde se acaba la prueba. No es una traducción de las guías en inglés o en alemán, y no es un certificado.

Hay tres copias que la gente trata como si fueran la misma. El original que exportó la herramienta o la cámara. La descarga que alguien guardó después. La captura de la pantalla, que es un archivo nuevo. Pueden mostrar la misma escena y no llevar el mismo texto dentro. Si empiezas por la captura, vas a medir la captura. Si la pregunta es el generador, pide la copia anterior.

Cómo saberlo, en este orden

Arriba van los indicios que dicen algo de estos bytes. Abajo van los que casi cualquier imagen puede provocar. La lista breve, sin el detalle de cada generador, está en cómo saber si una foto es IA.

1. Paso 1

   Nombra la copia que tienes

   Anota si es un original, una descarga, un «guardar imagen» o una captura. En el experimento de metadatos, ocho fotografías de Thomas Bresson, con licencia CC BY 2.0, llevaban fabricante, modelo, hora de captura, nota de software y un contenedor XMP. En una exportación JPEG definida sin metadatos, y en las capturas del navegador, esos campos ya no estaban. No subimos esas fotos a Instagram, WhatsApp ni Facebook. Un panel EXIF vacío después de una captura es esperable. No demuestra un generador, y no demuestra una cámara.

2. Paso 2

   Lee el texto que la herramienta guardó

   Algunas interfaces de Stable Diffusion y ComfyUI escriben el prompt o el flujo en la PNG. El lector de info PNG se queda en el navegador, no sube el archivo y no ejecuta el flujo. Un campo de parámetros es una afirmación dentro del archivo: se puede editar, borrar o copiar a otra imagen. Si no está, no está en esta copia. La misma lectura está en la página de Stable Diffusion.

3. Paso 3

   Separa el EXIF de las Content Credentials

   El EXIF de cámara es texto editable: marca, modelo, fecha, a veces el objetivo. Content Credentials es el nombre de uso de una historia C2PA. Comprobarla exige mirar la firma, el vínculo con estos píxeles y la lista de confianza. Eso no lo hacemos. Arrastra el archivo más temprano a verify.contentauthenticity.org. Una historia válida puede describir una generación, una edición o una captura. Que falte el manifiesto es habitual en cámaras y en generadores. Los pasos en inglés están en how to check Content Credentials.

4. Paso 4

   Busca una publicación anterior

   La búsqueda inversa pregunta dónde apareció ya esta imagen o una muy parecida. La ayuda de Google describe la subida y, como resultados, imágenes similares y páginas que contienen la imagen. No describe un juicio de generador. Un resultado más viejo puede demostrar que el pie es nuevo y la foto no. Cero resultados deja igual de abiertas una foto privada y una generación reciente. El contraste de los dos métodos está en reverse image search vs AI detector.

5. Paso 5

   Pide la pieza que el remitente debería tener

   Una toma de cámara tiene un RAW, una ráfaga o el carrete. Una generación tiene prompt, semilla, proyecto o una cuenta. Pon esa pieza al lado del archivo en disputa. En un retrato, la página de foto de perfil separa «parece generada» de «es esta persona». Un fotograma al que alguien llama deepfake se revisa como imagen fija en Deepfake, sin autenticar una identidad.

6. Paso 6

   Pasa el modelo al final, y míralo como modelo

   Si quieres una estimación general, usa el detector. Dos herramientas pueden no coincidir. No promedies dos etiquetas. Un valor no concluyente se queda no concluyente. Si el servicio no responde, la ausencia de puntuación no se convierte en «foto real». Por qué los detectores discrepan, con las cifras de los trabajos que citan y no con una tasa nuestra, está en can AI images be detected.

Qué pueden mostrar los metadatos, y qué no

Un metadato es una frase guardada junto a los píxeles. Puede ser cierta, vieja, falsificada o haber desaparecido en el viaje. Leerla es fiable como lectura de bytes. No es fiable como biografía de la escena.

El EXIF de una cámara suele nombrar fabricante, modelo, hora y, a veces, el objetivo y el software que exportó el JPEG. Eso apoya la frase «esta copia dice que salió de esa cámara». No apoya «nadie editó el encuadre» ni «la persona del DNI es quien sale». Un editor puede conservar el EXIF de la foto original después de un retoque, o puede escribir una marca de cámara en un archivo generado. Un EXIF que parece de cámara es un indicio, no un sello.

C2PA es el estándar del consorcio que publica c2pa.org. Content Credentials es el nombre con el que se presenta esa historia. Un manifiesto puede nombrar una herramienta, quien firma y una secuencia de acciones: una generación, una apertura en un editor, una captura. Para fiarte de eso, un validador tiene que aceptar la firma, comprobar que la declaración sigue atada a estos bytes y decir si el certificado está en la lista de confianza. Un certificado no reconocido, un hash roto y un manifiesto ausente son tres resultados distintos. No los subas de categoría en la nota.

Esta web puede ver cadenas de texto en la cabecera, incluidas letras como «C2PA». Eso es una observación de texto. No es la validación. Una búsqueda de esas letras puede perder un manifiesto válido y puede tropezar con un comentario que no firma nada. Si la imagen tiene que servir de prueba de una escena o de una persona, el recorrido más ancho está en verificar si una imagen es real.

Señales según el generador, sin adivinar por el estilo

El parecido no atribuye. Una mano bien hecha no demuestra una cámara, y una mano mal hecha no demuestra Midjourney, Flux ni ningún otro nombre. Lo que sigue es lo que el archivo puede llevar todavía, según lo que cada producto documenta y según las páginas de contexto de este sitio. Si el campo no está, la imagen puede seguir siendo de esa herramienta.

Midjourney documenta una etiqueta de identificación oculta y una página propia, midjourney.com/verify, que dice si esa etiqueta apunta a una imagen real de Midjourney. La misma página dice que una etiqueta ausente no significa que Midjourney no hiciera la imagen: las capturas, las ediciones y la mayoría de las redes la quitan. Esta web no envía el archivo a ese verificador. La página de autenticidad de Midjourney no describe ahí una Content Credential C2PA. No hemos repetido esa lectura sobre un corpus de descargas. Un prompt o un nombre de Midjourney en el archivo es un indicio editable. El estilo no elige entre v6 y v7. El contexto está en Midjourney y en Midjourney v7.

OpenAI documenta dos señales distintas en las imágenes compatibles de ChatGPT, Codex y la API: Content Credentials C2PA y una marca de agua SynthID. C2PA vive en el contenedor y se pierde al reeditar, convertir o compartir. SynthID va en los píxeles y OpenAI ofrece su propia herramienta para buscarla. Esta web no tiene un descodificador de SynthID y no verifica firmas. Ver las letras «c2pa» u «openai» en una cabecera no es una validación. DALL·E 3 es el producto anterior: OpenAI dice que empezó a añadir Content Credentials a esas imágenes en 2024. Una imagen nueva de ChatGPT no se llama DALL·E solo porque la interfaz usara ese nombre. Las páginas son GPT Image y DALL·E.

Google dice que las imágenes generadas con Gemini, el nombre de producto Nano Banana, llevan SynthID. Algunos modelos actuales de Nano Banana documentan además C2PA, para que el archivo pueda decir cómo se usó la IA y no solo que se usó. El manifiesto, cuando ese modelo lo escribió, está en el original y se cae en una captura o en un reenvío recomprimido. SynthID es la señal que Google describe como presente en esas generaciones; nosotros no la leemos. Un EXIF de cámara que sobrevive en una foto editada con Gemini puede ser el de la foto de partida, el de la edición, o ninguno de los dos. No lo uses como prueba de que el encuadre entero está intacto. El contexto está en Gemini. Imagen 3 es la familia anterior.

Flux no es un solo tipo de archivo. Black Forest Labs dice que las salidas de la API, el playground y las integraciones que controla llevan Content Credentials C2PA después de la inferencia, en los endpoints de FLUX que devuelven una imagen final. Los pesos abiertos son la excepción que documentan: ejecutar Flux en local no garantiza esas credenciales. Un PNG de ComfyUI puede llevar el flujo, que es texto editable, no una firma. Un JPEG del mismo render suele no llevar ni lo uno ni lo otro. Nosotros no verificamos la firma de BFL. La nitidez o la piel no identifican el checkpoint. Empieza por Flux y baja a Flux.2 si el producto es ese.

Stable Diffusion, en local, es una costumbre de exportación más que un modelo único. SD 1.5, SDXL y los fine-tunes comparten el hábito del chunk de parámetros o del flujo, hasta que alguien guarda en JPEG o desactiva los metadatos. No hay un manifiesto C2PA por defecto ni SynthID en una instalación típica. Un usuario puede añadir cualquiera de las dos cosas con otra herramienta. El nombre del checkpoint dentro del flujo es una afirmación del flujo. El clasificador general no identifica el checkpoint, el LoRA ni la semilla.

Grok Imagine, en la guía de este sitio, se resume así: la FAQ de xAI describe una marca visible de Grok en las imágenes hechas en la web y en las apps, y las páginas de API que usamos no documentan un manifiesto C2PA de confianza. Una marca visible se puede recortar. Un JPEG de API no tiene la misma garantía que la app. No hemos vuelto a medir esos archivos, y aunque un bloque de metadatos estuviera presente no validaríamos la firma. El estilo no dice «esto es Grok». La página es Grok Imagine.

Cómo leer el resultado

El resultado útil es una nota sobre este archivo. Si la PNG todavía nombra un checkpoint, la nota dice eso. Si el modelo se queda entre 0,35 y 0,70, la nota dice que no concluye. Si solo leíste metadatos, no conviertas esa lectura en un porcentaje: los umbrales valen para un modelo de píxeles que terminó, no para un campo EXIF.

Escribe cuatro líneas antes de contárselo a nadie. El nombre del archivo y si era original, descarga o captura. Qué texto seguía dentro. Si un modelo respondió, con qué etiqueta exacta y en qué fecha. Qué queda abierto. «Es IA» no es una de esas líneas. «Esta copia no tiene EXIF y el modelo no concluyó» sí.

Una pasada técnica interna pidió 144 imágenes, puntuó 98 y dejó 46 sin valor. Dependía de la disponibilidad del servicio y de una cadena de preparación. No es un banco de pruebas, no da una precisión por generador y no demuestra cero falsos positivos. Ren, Zhou y colegas, en arXiv:2602.07814, escriben en el resumen que no hubo un ganador universal y que la exactitud media de los detectores que resumen iba del 37,5 % al 75,0 %. Esas cifras son suyas. No predicen el próximo archivo que subas aquí.

Límites que conviene dejar escritos

Un detector no dice si la calle se inundó, si el piso está así hoy o si la persona del retrato es quien dice ser. Esas frases necesitan otra publicación, otras tomas, gente que estuvo allí o un documento. La búsqueda inversa a veces encuentra el pie más viejo. El modelo no lo encuentra.

Una decisión cara —publicar, contratar, sancionar, descalificar un concurso— no se cierra con una banda de color. Pide el original, anota el desacuerdo y deja el recurso. Si el concurso pide información verificable del proceso creativo, la herramienta que revisa autoría e historial de edición embebidos es un validador C2PA, no este detector y no una búsqueda en la web. Esa distinción está en la página del concurso, en inglés.