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Detector de vídeo AI

Uso comercial OK Modelos 575 Sin marca de agua No es necesario inscribirse
Modelo:
+ GPT-5, Claude, Gemini
Sube un clip y muestra un puñado de marcos, comprobando cada uno para ver si hay una generación de IA y un cambio de cara — características deformadas, bordes de fusión, detalles parpadeantes, física imposible. Obtienes un veredicto general más un desglose por fotograma. Nota honesta: los modelos de vídeo modernos (Sora, Veo, Kling, Runway) son difíciles de captar y las marcas profundas expertas aún más difíciles. Trata esto como una señal, nunca como prueba.

Suelta un vídeo para analizar

MP4, WebM, MOV hasta 50MB — más rápido puntuación de clips más cortos

~3,000 tokens
Marcos de muestreo... 0 / 0

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0%

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Señales a través de los marcos:
    Puntuaciones por fotograma:

    Se trata de una estimación basada en la IA a partir de fotogramas muestreados, no de una prueba forense admisible en la corte.

    Cuándo comprobar un vídeo

    Verificación de la sala de prensa

    Vete un clip viral antes de volver a publicarlo. Par de muestreo de fotogramas con búsqueda de imagen inversa en fotogramas clave y controles de metadatos InVID. Una señal entre varias, nunca prueba por sí sola.

    Deepfake/face-swap

    Compruebe si se intercambió una cara en un vídeo: busque un parpadeo de límite alrededor de la mandíbula, un tono de piel desfasado, dientes que deforman entre los marcos. Cambie el chip de modo a Deepfake para obtener un pase centrado en la cara.

    Pez gato / estafas románticas

    Un corto video selfie es más difícil de falsificar que una foto, pero existen avatares de IA. Demuéstrelo antes de confiar en un perfil. Una videollamada en vivo, no escrita sigue siendo el estándar de oro.

    Educación/presentaciones

    Pantalla enviada asignaciones de vídeo para la generación de IA antes de una revisión humana. Le dice que un clip es probablemente sintético; no puede probar qué herramienta lo hizo. Nunca la única base para una carga de integridad.

    Honesto sobre los límites

    Los modelos de nivel superior (Sora 2, Veo 3, Kling 2, Runway Gen-4) producen clips que pasan las comprobaciones de nivel de fotogramas. Los clips re-codificados, recortados o cortos son más difíciles de anotar. Las credenciales de contenido C2PA, cuando están presentes, son más confiables que las heurísticas visuales.

    Cómo funciona

    Todo se ejecuta en su navegador hasta la comprobación de fotogramas: tomamos fotogramas uniformemente espaciados de su clip, enviamos sólo esas imágenes fijas a nuestro modelo de visión, y promediamos los resultados. El vídeo en sí nunca deja su dispositivo como un archivo — sólo se analizan los fotogramas muestreados.

    Detector de IA de texto Detector de IA de imagen Obtener Tokens
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    Procesando su solicitud...

    Subir un clip y averiguar si fue generado por IA o deepfaked. Muestramos marcos y revisamos cada uno de ellos para detectar artefactos de difusión y el intercambio de caras dice. Libre, no cuenta.

    Cómo usar Detector de vídeo AI

    1
    Introduzca su entrada

    Escriba texto, cargue un archivo o describa lo que quiera. No necesita cuenta.

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    Haga clic en generar

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    Descargar y compartir

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    Utilice esta herramienta a través de API

    Automatice esta herramienta desde su propio código. Endpoint REST compatible con OpenAI, Autentica de torre de portadora, no se requiere SDK adicional. Los costos de la conexión coinciden con la interfaz web.

    Documentación API Obtener clave API 
    curl -X POST https://api.free.ai/v1/video/generate/ \
  -H "Authorization: Bearer sk-free-..." \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"prompt": "A cat playing piano", "duration": 4}'

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    Detector de vídeo AI - FAQ

    Sube un clip y muestra un puñado de marcos uniformemente espaciados, ejecuta cada uno a través de nuestro modelo de visión, y combina los resultados en un veredicto - una puntuación de probabilidad, una insignia de confianza, las señales vistas a través de los marcos, y una banda de puntuación por fotograma.

    No. El muestreo de marcos ocurre completamente en su navegador: agarramos fotogramas del clip y enviamos sólo esas imágenes al detector. El archivo de vídeo en sí nunca sale de su dispositivo. Eso lo mantiene rápido y privado - sólo se analizan los fotogramas muestreados, y luego se descartan.

    Respuesta honesta: modesta. Lo hace bien en el video de IA más antiguo o de menor esfuerzo y en los obvios cambios faciales, pero los modelos actuales (Sora 2, Veo 3, Kling 2, Runway Gen-4) producen clips que con frecuencia pasan una comprobación de nivel de fotograma. Trate la puntuación como una señal, nunca como prueba. Los falsos positivos y falsos negativos ocurren ambos.

    Debido a que analiza los marcos individuales como imágenes, no el movimiento con el tiempo. Un único marco de IA puede verse fotoreal incluso cuando el comportamiento temporal (flicker, morphing, detalle inestable entre marcos) se lo da a un humano. Afloramos una ruptura por marco para que pueda consistencia eyeball usted mismo, pero los forenses temporales dedicados va más allá de lo que se ejecuta en un navegador.

    Por marco: bordes deformados o derretidos, detalles finos manchados, texto y logotipos engarzados, reflejos y sombras imposibles, piel de aspecto plástico, dedos extra o fusionados, y artefactos de textura de estilo de difusión. En modo profundo falso pesa parpadeo de borde facial, tono de piel desigual en la mandíbula/peinado, y dientes u ojos que deforman entre marcos.

    El vídeo generado por IA comprueba si todo el clip fue sintetizado por un modelo de texto a vídeo. El intercambio de rostros de Deepfake comprueba si un vídeo real tenía una cara diferente compuesta en él. El cuenta diferente - cambiar al modo Deepfake cuando se sospecha que una cara intercambiada en imágenes de otra manera real.

    No. Los tribunales requieren verificación basada en la procedencia - credenciales de contenido C2PA, firma criptográfica, cadena de custodia de origen original. La detección heurística visual tiene una tasa demasiado alta de falsos positivos para ser admisible. Use esto para un control de cordura casual y emparejarlo con los forenses adecuados para cualquier riesgo alto.

    Menos marcos significa menos muestras para promedio, por lo que el veredicto es más tembloroso - la placa de confianza cae a bajo. Recodificación pesada (recompresión de medios sociales, grabación de pantalla) también suaviza sobre los mismos artefactos en los que el detector confía, que puede ocultar un clip sintético o, con menos frecuencia, hacer que uno real parezca sospechoso.

    El mismo modelo de lenguaje de visión detrás de nuestro detector de imágenes (Qwen 2,5-VL 7B), solicitado para el análisis de artefactos de estilo forense. Cada marco de muestreo se marca con un esquema estructurado JSON (probabilidad + veredicto + confianza + señales), luego se agrega a través de marcos.

    Algunos generadores y cámaras incorporan firmas C2PA que declaran cómo se hizo un clip - que es la ruta más confiable que la heurística visual. Todavía no leemos C2PA desde el vídeo. Donde un clip lleva credenciales, verifique en verifit.contentauthenticity.org junto con nuestro cheque.

    Hive y Sensibilidad son API de detección de deepfake B2B con un precio para la empresa; Deepware ofrece un escáner gratuito centrado en los cambios de cara. Free.ai le da una verificación gratuita del navegador sin registro en ambos modos de generación de IA y deepfake con una avería por fotograma. Para determinaciones legales o de seguridad de la marca, los proveedores forenses dedicados B2B van más profundo - somos una herramienta transparente de primer paso.

    La página muestra marcos del lado del cliente y llamadas /v1/image/describe/ per frame (mode=ai-detect o deepfake-detect). Para automatizar, extraiga marcos usted mismo (ffmpeg) y POST cada uno a ese punto final, a continuación, ai_probabilidad promedio entre marcos.

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