Detector gratuito de imágenes con IA

Empieza por el archivo que realmente tienes

Comprueba una imagen sospechosa en su contexto

La compresión, las capturas de pantalla y la ausencia de credenciales de contenido cambian lo que se puede concluir. Elige la situación más cercana y luego sube el mejor archivo disponible. DeepFakeCheck mantiene separadas las señales de procedencia, de metadatos, de píxeles y visuales, en lugar de convertir una señal ausente en una prueba.

Descargada de WhatsApp o de una red social

Las plataformas suelen cambiar el tamaño de las imágenes y eliminar los metadatos. Un resultado todavía puede ayudar en una primera evaluación, pero usa el archivo original cuando esté disponible y trata las señales débiles con cautela.

Comprobar una imagen comprimida

Faltan las credenciales de contenido

La ausencia de un manifiesto C2PA no significa que una imagen sea falsa. Muchas cámaras, editores y plataformas no conservan las credenciales, así que las demás capas de evidencia siguen siendo importantes.

Revisar la evidencia disponible

Necesitas una primera comprobación privada

No hace falta registrarse. El contenido analizado con éxito se conserva de forma segura hasta 7 días para mejorar la calidad de la detección y luego se elimina automáticamente. Los resultados son evidencia de revisión, no un certificado de autenticidad.

Empezar una comprobación de imagen

Comparación de archivos · Comprobado el 26 de octubre de 2026

¿Se puede comprobar una imagen de IA a partir de una captura de pantalla?

Comprobamos una obra de IA con licencia abierta y una captura de pantalla del navegador de esa misma obra. La comprobación más reciente del archivo original devolvió «Posibles señales de generación o manipulación con IA» con pruebas limitadas; la comprobación registrada de la captura devolvió alto riesgo. Una sola obra de IA conocida no es una prueba de exactitud.

Descarga original

1536 × 1536 · WebP

Pruebas limitadas · no se muestra puntuación numérica

Ver el resultado registrado →

Captura del navegador

588 × 298 · JPEG

Puntuación de riesgo registrada: 90/100

Ver el resultado registrado →

Comprobaciones anteriores devolvieron 95/100 para el original y 92/100 para la captura; una comprobación posterior de la captura devolvió 90/100. Una comprobación posterior del original devolvió pruebas limitadas. Ver el resultado anterior del original. El origen de IA conocido procede del registro del creador, incluso cuando un detector no está seguro.

La captura muestra la obra a 280 × 280 píxeles, dentro de una captura del navegador de 588 × 298. El tamaño, el encuadre y el formato de archivo cambiaron a la vez. No se controlaron la versión del modelo ni la variación entre ejecuciones repetidas. No podemos atribuir una diferencia de puntuación a un solo cambio. Una puntuación de riesgo no es una probabilidad ni una prueba de autenticidad. Esto no fue una prueba de reenvío por WhatsApp.

La fuente identifica la obra como generada con Recraft v3 por VulcanSphere y publicada bajo CC0. Ese registro de la fuente establece el origen conocido; el resultado del detector no lo hace. Leer la fuente y la licencia.

¿Tienes una imagen sospechosa? Conserva el mejor archivo disponible, comprueba quién la publicó originalmente y luego revisa la evidencia del detector junto con esa fuente. Un resultado de bajo riesgo no puede certificar que una imagen sea real.

Comprueba tu imagen →

Cupo gratuito limitado, sin registro. Las subidas analizadas con éxito se conservan hasta 7 días y luego se eliminan automáticamente.

¿Esta foto es real? Comprueba la fuente además del archivo.

Un detector puede inspeccionar un archivo. No puede confirmar el pie de foto, la persona detrás de una cuenta ni si el hecho ocurrió.

1. Encuentra la publicación más antigua. Busca la imagen o un recorte distintivo y luego compara la fecha y el pie con quien la publicó originalmente. Una foto más antigua puede ser auténtica y, aun así, usarse para sostener un relato falso.
2. Conserva la mejor copia disponible. Guarda la descarga original si es posible. Si solo tienes una captura de pantalla, indícalo en tu revisión: el encuadre, el cambio de tamaño y la falta de metadatos limitan lo que se puede concluir. Compara nuestras comprobaciones registradas del archivo original y de la captura.
3. Registra la evidencia y la incertidumbre. Anota la URL de la fuente, el tipo de archivo, las credenciales de contenido y las observaciones del detector. «Pruebas limitadas» deja la pregunta abierta; un resultado de bajo riesgo no certifica que una foto sea real.

Comprueba el archivo de imagen que tienes →

Para la comprobación de procedencia, por separado, consulta la explicación de C2PA. Un registro firmado válido y un pie de foto factual responden a preguntas distintas.

Detector de imágenes con IA: ¿esta foto fue generada por IA?

El detector de imágenes con IA de DeepFakeCheck te ayuda a revisar si una foto puede haber sido generada o editada por IA. Sube un archivo JPG, PNG o WebP (hasta 50 MB) para inspeccionar las credenciales de contenido, las señales de píxeles y la evidencia visual. No hace falta registrarse; se aplican límites de uso del servicio, y los resultados son evidencia de una primera evaluación, no una prueba de autenticidad.

Cómo funciona aquí la detección de imágenes con IA

Separamos la evidencia disponible en hasta tres capas. Cada capa detecta una clase distinta de imágenes generadas por IA, y las señales que no están disponibles no se tratan como evidencia en contra:

• Inspección de C2PA y metadatos. El archivo original se comprueba de forma local en busca de credenciales de contenido firmadas. La validez, la confianza en el firmante y la fuente declarada se muestran por separado. Las cadenas EXIF o XMP sin firma son solo indicios y nunca activan un veredicto automático de IA.
• Análisis de artefactos a nivel de píxel. Un detector de imagen dedicado puede añadir una señal de píxeles independiente a partir de la subida original. La compresión y el cambio de tamaño pueden borrar esta señal, así que una puntuación baja del detector nunca demuestra que una imagen sea real.
• Revisión visual. El modelo revisa detalles como la iluminación, los reflejos y la coherencia de los objetos. Los detalles inusuales también pueden aparecer en fotos reales, así que necesitan evidencia de apoyo y no identifican un generador concreto.

Qué tipos de imágenes con IA podemos detectar

El análisis busca señales generales de generación y de edición. No nombra el generador. Las capturas de pantalla, la compresión JPEG intensa y el cambio de tamaño de las redes sociales eliminan rastros forenses importantes y deben tratarse como entradas de menor confianza.

Imágenes de Gemini y Nano Banana

Algunas exportaciones de Gemini y Nano Banana incluyen una credencial de contenido C2PA incrustada. Si ese manifiesto sigue en el archivo, este mismo lector local lo verifica y puede mostrar el generador de la declaración, el firmante y las acciones declaradas. La comprobación no decodifica Google SynthID y no recupera una credencial a partir de una marca de agua invisible después de que el manifiesto haya sido eliminado. La página del detector de Nano Banana explica ese límite y te devuelve aquí para subir la imagen.

Imágenes editadas con IA, alteradas y generadas solo en parte

Muchos archivos no están generados por completo. El relleno generativo, la eliminación de objetos, el reemplazo del fondo y la mejora con IA cambian solo una parte de la foto. Esta comprobación puede mostrar conflictos de procedencia, de textura, de bordes o de iluminación, pero un resultado limpio no demuestra que la imagen esté intacta. Los recortes ordinarios, la corrección de color y otros retoques que no son de IA quedan fuera de lo que el detector está diseñado para identificar. DeepFakeCheck tampoco verifica marcas de agua invisibles específicas de un proveedor, así que la ausencia de una marca de agua no se trata como evidencia.

Usos habituales del detector de imágenes

• Periodistas y verificadores de datos que comprueban si una foto viral en X o Telegram es real antes de publicarla.
• Reclutadores y equipos de recursos humanos que revisan fotos de perfil en busca de retratos generados por IA usados en solicitudes falsas.
• Usuarios de citas en línea que comprueban si las fotos de un contacto parecen demasiado perfectas: las caras generadas por IA son ya una herramienta habitual de engaño en citas (catfishing).
• Equipos de confianza y seguridad del comercio electrónico que detectan imágenes de producto generadas por IA subidas por vendedores.
• Docentes y estudiantes que distinguen imágenes de referencia reales de ilustraciones generadas por IA en investigaciones y trabajos.

Cómo se estructura el resultado

La procedencia firmada, los indicios de metadatos sin firma, las señales de píxeles dedicadas y el razonamiento del modelo visual permanecen separados. Una señal débil o ausente nunca se presenta como prueba de que la imagen sea auténtica.