Gewinner der SPRIND Deepfake Detection Challenge

Rahmen:Erkennen

Ultrahochpräzise KI-Bilderkennungs-Engine. Multi-Modell-Ensemble, das mehrere spezialisierte Modelle und Dutzende forensischer Signale zu einem Metamodell zusammenführt, das in der SPRIND Challenge als das leistungsstärkste System validiert wurde.

Rahmen:Erkennen · Analysieren Live
upload_img_7291.jpg 3,1 MB
Blitz
89%
Diffusionsmuster
76%
Metadatenanalyse
94%
Geräuschfingerabdruck
82%
Wahrscheinlich KI-generiert Risiko: 0,87

Kernkompetenzen

Mehrschichtige forensische Bildanalyse: mehrere Modelle, Dutzende von Signalen, ein Metamodell.

Multimodell-Ensemble

Wir führen mehrere spezialisierte Erkennungsmodelle und Dutzende forensischer Signale zu einem Metamodell zusammen und liefern einen einzigen kalibrierten Risikowert mit extrem hoher Genauigkeit.

Verarbeitung in weniger als einer Sekunde

Eine typische Analyse dauert weniger als 2 Sekunden. Entwickelt für Echtzeit-Pipelines, bei denen es auf Geschwindigkeit ankommt: Inhaltsmoderation, Upload-Prüfung, Anspruchsüberprüfung.

Unterstützung aller Formate

JPEG, PNG, WebP, TIFF und BMP. Bis zu 10 MB pro Datei. Keine Vorverarbeitung erforderlich. Senden Sie die Originaldatei unverändert.

Signalausfall
Blitz
92%
Diffusionsmuster
78%
Metadatenanalyse
96%
Geräuschfingerabdruck
85%
Meta-Modell-Fusion Risiko: 0,91

Mehrschichtige forensische Analyse

Jedes Bild durchläuft mehrere spezialisierte Erkennungsmodelle und Dutzende forensischer Signale. Ein Metamodell fasst die Ergebnisse zu einer einzigen, kalibrierten Risikobewertung zusammen.

Frame-Erkennungsmodelle
Mehrere Vision Transformer-Modelle, die für alle wichtigen Generatorarchitekturen trainiert wurden.
Technische Analysesignale
Spektrale, räumliche, statistische und Kompressionsforensik: Dutzende von Low-Level-Signalen.
Semantische und visuelle Interpretationen
Objektkohärenz, Konsistenz der Beleuchtung und anatomische Plausibilität.
Metadaten & C2PA-Herkunft
EXIF-Integrität, Codierungsartefakte, Software-Fingerabdrücke und C2PA-Inhaltszertifikate.
ItsReal.media ist Mitglied der C2PA Coalition und leistet einen aktiven Beitrag zur Festlegung von Standards für die Herkunft und Authentizität von Inhalten.
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Genauigkeit bei realen Bildern

Bewertung der SPRIND-Challenge, November 2024

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CMB-Bankgenauigkeit

Realistische Bedingungen: komprimierte, in der Größe angepasste, erneut hochgeladene Bilder

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Interne Validierungsgenauigkeit

Über die gesamte Testsuite unter kontrollierten Bedingungen

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SPRIND Challenge-Rangliste

Gewinner, Bundesagentur für Sprunginnovation

Anwendungsfälle

Wo Frame:Detect in Ihren Arbeitsablauf passt.

Medienredaktionen

Überprüfen Sie Fotos und nutzergenerierte Inhalte vor der Veröffentlichung. Schützen Sie die redaktionelle Integrität durch automatisierte KI-Erkennung beim Import.

E-Commerce-Plattformen

Erkennen Sie KI-generierte Produktfotos und synthetische Lifestyle-Bilder. Stellen Sie die Authentizität der Angebote auf Ihrem Marktplatz sicher.

Versicherungsansprüche

Überprüfen Sie die mit den Schadensmeldungen eingereichten Fotos. Markieren Sie mit KI überarbeitete oder vollständig synthetische Beweise, bevor sie die Sachverständigen erreichen.

Soziale Medien

Fügen Sie Ihrer Content-Moderations-Pipeline eine KI-Erkennung hinzu. Markieren Sie synthetische Uploads automatisch, bevor sie sich auf der Plattform verbreiten.

Erkennung starten

Sprechen Sie mit dem Team über die Integration von Frame:Detect in Ihre Pipeline. Wir führen die vollständige Erkennung Ihrer Beispielbilder durch.