Motor de detección de imágenes IA de precisión ultraalta. Conjunto multimodelo que fusiona varios modelos especializados y decenas de señales forenses en un único metamodelo, validado como el sistema de mayor rendimiento en el SPRIND Challenge.
Mayor % = señal más fuerte · rojo = riesgo sintético, naranja = incierto
Análisis forense de imágenes multicapa: varios modelos, decenas de señales, un metamodelo.
Fusionamos varios modelos de detección especializados y decenas de señales forenses en un único metamodelo, entregando una puntuación de riesgo calibrada de precisión ultraalta.
El análisis típico se completa en menos de 2 segundos. Diseñado para flujos en tiempo real donde la velocidad importa: moderación de contenido, filtrado de cargas, verificación de siniestros.
Imágenes JPEG, PNG, WebP y AVIF, además de documentos PDF — cada foto incrustada se analiza como su propio informe. Hasta 10 MB por imagen y 25 MB por PDF. Sin preprocesamiento; envíe el archivo original tal cual.
Cada imagen pasa por varios modelos de detección especializados y decenas de señales forenses. Un metamodelo fusiona los resultados en una puntuación de riesgo única y calibrada.
Evaluación SPRIND Challenge, noviembre de 2025
Condiciones reales: imágenes comprimidas, redimensionadas y vueltas a subir
En toda la suite de pruebas bajo condiciones controladas
Ganador, Bundesagentur für Sprunginnovation
Cómo Frame:Detect encaja en su flujo de trabajo.
Filtre fotos de agencia y contenido generado por usuarios antes de la publicación. Proteja la integridad editorial con detección IA automatizada en el punto de ingesta.
Detecte fotos de productos generadas por IA e imágenes de estilo de vida sintéticas. Garantice la autenticidad de los anuncios en todo su marketplace.
Verifique las fotos de daños presentadas con las reclamaciones. Marque evidencia retocada por IA o completamente sintética antes de que llegue a los peritos.
Incorpore la detección IA a su pipeline de moderación de contenido. Marque automáticamente las cargas sintéticas antes de que se propaguen por la plataforma.
Hable con el equipo sobre la integración de Frame:Detect en su pipeline. Ejecutamos el stack de detección completo con sus imágenes de muestra.