Como conferir imagens do Seedream, ERNIE e Z-Image
Os geradores novos se multiplicaram desde 2025, e modelos como Seedream (ByteDance), ERNIE-Image (Baidu) e Z-Image (Alibaba) são muito usados pelo visual fotográfico. A identificação varia por gerador, então esta página mostra o número medido para cada um.
O resultado muda conforme o gerador
Os mesmos detectores pegam geradores parecidos com o que viram no treino e falham com os diferentes. Como mostra o quadro acima, alguns foram identificados quase totalmente, enquanto Seedream e Reve ficaram perto da metade. Escrevemos os pontos fracos em vez de escondê-los.
Rastros das regras de rotulagem
Desde setembro de 2025, serviços na China precisam colocar rótulos visíveis e nos metadados em conteúdo gerado por IA. Se esses rótulos sobrevivem no original, são lidos como evidência de procedência; se a cópia os perdeu, os detectores decidem.
Como fica uma falha
Com a nota do detector abaixo do limiar, o resultado é inconclusivo, a menos que a evidência humana seja forte. Inconclusivo deixa em aberto que a imagem venha desse gerador; não confirma que uma pessoa fez.
Como melhora
Retreinamos os detectores com amostras públicas dos geradores mais novos e só publicamos depois de confirmar à parte que os alarmes falsos em fotos reais continuam dentro do limite. Quando os números mudam, o quadro desta página muda junto.
Perguntas frequentes
Por que os números mudam de gerador para gerador?
Porque cada um se parece em grau diferente com o que os detectores aprenderam. Por isso mostramos números por gerador, e não uma média.
Amostras tão pequenas valem?
Cada gerador tem poucas amostras, então o erro é grande. Leia como tendência, e cada resultado individual com o seu registro.
Originais de apps chineses são identificados melhor?
Se os rótulos obrigatórios sobrevivem, são evidência de procedência forte. Quando a cópia os perde, só resta o detector.
E os geradores que não estão na lista?
Passam pelos mesmos detectores, mas sem medição própria não prometemos número.