Presentamos la detección de imágenes Pangram (avance de investigación)

Nos complace anunciar un avance de investigación sobre una incorporación totalmente nueva a la familia de modelos Pangram: Pangram Image.

Pangram Image es un modelo para detectar imágenes generadas por IA. Detecta imágenes generadas por todos los principales proveedores de imágenes generadas por IA, entre los que se incluyen GPT Image de OpenAI, Nano Banana de Gemini, Midjourney, FLUX y Grok Imagine, así como algunos proveedores de vídeos generados por IA, como Kling, Seedance, Veo y Wan.

Pangram Image supera con creces el rendimiento de los métodos académicos y comerciales de detección de imágenes mediante IA más avanzados. En una prueba comparativa interna con cinco detectores comerciales, Pangram Image alcanza una precisión del 99,5 %, frente al 98 % de su competidor más cercano. En pruebas comparativas externas, como el NTIRE 2026 AI Image Challenge, Synthbuster y Mirage, Pangram Image alcanza de forma constante un AUROC superior al 99 % y supera a sus competidores en varios puntos porcentuales.

Entendemos que, desde la perspectiva de los artistas y creadores, las acusaciones infundadas de que el arte genuinamente auténtico es fruto de la IA causan un grave perjuicio, por lo que hemos puesto especial cuidado en evitar que esto ocurra con nuestro modelo. En un subconjunto de 2.000 imágenes de WikiArt, clasificamos con precisión todas y cada una de ellas como creadas por humanos. En ReLAION, un conjunto de datos diverso de imágenes de Internet anteriores a 2022, que incluye fotografías, gráficos web, imágenes generadas por ordenador (CGI) y mucho más, Pangram Image presenta una tasa de falsos positivos del 0,16 %, aproximadamente 1 de cada 625.

Al igual que con nuestro modelo de texto insignia, publicamos abiertamente nuestra metodología y colaboramos con la comunidad investigadora. Pangram Image está disponible en el panel de control web para todos los usuarios de Pangram, tanto gratuitos como de pago, y pronto estará disponible en nuestra extensión de Chrome y en otras integraciones.

Aunque estamos muy orgullosos de este modelo, esta no es la versión definitiva de Pangram Image, y seguiremos perfeccionándolo y mejorando su precisión en las próximas semanas. Creemos que ya hemos logrado grandes avances y estamos encantados de compartir públicamente esta primera versión del modelo. Durante la fase de avance de investigación, el acceso a la API de Pangram Image es solo por invitación. No dudes en ponerte en contacto con nosotros si te interesa colaborar con nosotros mientras seguimos perfeccionando rápidamente este modelo.

¿Por qué ahora?

Las imágenes generadas por IA se han vuelto increíblemente realistas. Antes, se podían identificar las imágenes generadas por IA contando los dedos o buscando texto mal formado. Hoy en día, las imágenes generadas por IA siguen instrucciones y son más realistas que nunca.

Además, cada vez es más habitual encontrar imágenes generadas por IA. En Internet, se pueden encontrar imágenes generadas por IA por todas partes, desde los TikToks de «Fruit Love Island» hasta vídeos sobre la guerra en Irán generados por IA. Oímos historias de gente que utiliza la IA para añadir insectos a una foto de su plato con el fin de conseguir que le devuelvan el dinero de un pedido a domicilio. Incluso vemos imágenes que, evidentemente, han sido generadas por IA impresas en menús y carteles.

Al igual que ocurre con el texto, no todos los casos de uso de imágenes generadas por IA son perjudiciales. Pero hay muchas situaciones en las que realmente queremos saberlo. En los últimos meses, circuló una imagen de Mitch McConnell en el hospital sobre la que se especuló que era generada por IA (aunque no lo era). También circularon por las redes sociales fotos generadas por IA de la boda de Taylor Swift. Una imagen generada por IA llegó incluso a ser finalista en un importante concurso de fotografía.

A diferencia del texto, se están realizando importantes esfuerzos para garantizar que se pueda rastrear la procedencia de las imágenes y los vídeos. Iniciativas como SynthID y C2PA, que utilizan metadatos y marcas de agua invisibles en las imágenes, permiten identificar la cadena de procedencia tanto de imágenes reales como generadas por IA. Lamentablemente, las marcas de agua se eluden fácilmente mediante herramientas que las analizan y eliminan los metadatos. Además, aunque tanto OpenAI como Google implementan SynthID, otros proveedores de imágenes generadas por IA no lo hacen, lo que significa que confiar únicamente en las marcas de agua nunca permitirá tener plena confianza en la procedencia de una imagen que carezca de metadatos.

Funciones de detección de imágenes

Hemos entrenado nuestro modelo de imágenes para detectar imágenes procedentes de una amplia gama de generadores de imágenes basados en IA, entre los que se incluyen GPT Image de OpenAI, Nano Banana de Gemini, FLUX, Midjourney y Grok Imagine. Este modelo también puede detectar fotogramas procedentes de generadores de vídeo basados en IA, como Kling, Seedance, Veo y Wan.

En la mayoría de los casos, nuestro modelo identificará las imágenes editadas con IA como «totalmente generadas por IA», debido a que las herramientas modernas de generación de imágenes regeneran la imagen completa incluso cuando se aplican pequeñas modificaciones.

También podemos detectar imágenes mixtas gracias a nuestra función de mapa de calor, que muestra qué partes de la imagen se han marcado como generadas por IA. A nivel interno, esta función nos ha resultado útil para analizar capturas de pantalla o fotografías del mundo real que incluyen algún elemento generado por IA en la escena, pero que no están generadas íntegramente por IA. Creemos que compartir esta información del mapa de calor puede ayudar a los usuarios a comprender mejor nuestro modelo, por lo que la mostramos directamente en el panel de control.

En esta primera versión preliminar de la investigación, algunos tipos de imágenes aún quedan fuera del alcance del sistema. Por el momento, no podemos procesar imágenes de menos de 512 por 512 píxeles, debido a que la cantidad de información de la que dispone nuestro modelo en estas imágenes más pequeñas es significativamente menor. Tampoco podemos detectar con fiabilidad los «deepfakes» ni los intercambios de rostros, ya que en esta primera versión nos hemos centrado en los generadores de imágenes de consumo más habituales.

Por motivos de seguridad, actualmente tampoco podemos procesar contenidos que nuestros sistemas de moderación hayan marcado por contener imágenes no aptas para el trabajo (NSFW). Podremos eliminar esta restricción en el futuro, a medida que desarrollemos más controles de seguridad y salgamos de la fase de prueba de investigación.

Cómo lo creamos

Arquitectura

Nuestro modelo se basa en la arquitectura DINOv3, un estándar del sector. DINOv3 es un potente modelo de representación de visión artificial de uso general que representa las imágenes como vectores, también conocidos como «embeddings» o «características»: listas de números que codifican toda la información visual relevante de una imagen en un formato comprimido.

Estas representaciones son tan potentes que contienen toda la información necesaria para resolver una gran variedad de tareas de visión artificial —como la clasificación, la estimación de profundidad o la segmentación— con un grado de precisión excepcional. Nuestra hipótesis era que, dada la naturaleza polivalente de estas representaciones y su capacidad para comprender tanto las propiedades locales como las globales de las imágenes, constituirían un punto de partida natural para la detección de imágenes mediante IA.

DINOv3 extrae características de imagen de uso general que sirven de base para la clasificación, la recuperación, el análisis de componentes principales (PCA), la detección, la segmentación y la estimación de profundidad.

Imagen cortesía del blog de Meta Research

Lo que hace que estas características sean tan potentes es un avance en una larga línea de investigación denominada «aprendizaje autosupervisado». Estas características las aprende un modelo que asimila propiedades generales de las imágenes a partir de conjuntos de datos a gran escala, en lugar de ajustarse a una tarea específica. DINO, en concreto, utiliza una técnica denominada «autodestilación», en la que una red neuronal «alumna» debe igualar la salida de una red neuronal «maestra» en diferentes vistas y aumentos de una imagen. Los patrones y el conocimiento del mundo que DINO adquiere a lo largo de su entrenamiento lo hacen mucho más potente que si inicializáramos aleatoriamente una red neuronal y comenzáramos a aprender la tarea de detección de imágenes mediante IA desde cero.

Sin embargo, observamos que la detección de IA no es una simple tarea de fase posterior. En lugar del procedimiento habitual, que consiste simplemente en entrenar un módulo de clasificación sobre características DINO congeladas, utilizamos el entrenamiento continuado para ajustar con precisión tanto la estructura base como el módulo de clasificación de detección de IA: esto permite que las características DINO evolucionen a medida que nuestro modelo va comprendiendo mejor en qué se diferencian las imágenes humanas de las generadas por IA a lo largo de nuestra segunda fase de entrenamiento.

Datos de entrenamiento

La calidad, la diversidad y la escala de los datos son fundamentales para cualquier modelo base, y Pangram Image no es una excepción. Descubrimos que la composición específica de los datos, tanto de las imágenes generadas por personas como por IA, fue lo que más influyó en la precisión final del modelo, en comparación con cualquier otro factor que probamos.

Hemos escrito extensamente sobre nuestro sistema de generación de datos sintéticos para nuestro detector de texto generado por IA, al que denominamos «reflejo sintético». El sistema de reflejo sintético crea ejemplos diversos de texto generado por IA, solicitando a los modelos de IA que generen textos muy similares —aunque no exactamente idénticos— a los textos humanos. Este sistema basa cada ejemplo de IA en temas, estilos, géneros e información específica reales, y evita que el modelo se adapte en exceso a diferencias entre pares de textos humanos y de IA que no tienen nada que ver con el estilo de redacción de la IA. De hecho, el conjunto de datos de IA para entrenar el detector de texto es puramente sintético: es decir, generamos todos los datos nosotros mismos utilizando API de LLM.

Para Pangram Image, seguimos utilizando la técnica de reflejo sintético. Empleamos un modelo de visión-lenguaje (VLM), un modelo lingüístico que también puede procesar imágenes como entradas, para generar en primer lugar una descripción extremadamente detallada de una imagen del mundo real. A continuación, introducimos esa descripción en un modelo de generación de imágenes a modo de indicación. ¡A veces, las imágenes se parecen de forma inquietante!

Una foto de nuestro equipo y su espejo sintético con IA

Una foto de nuestro equipo y su espejo sintético con IA

Uno de los retos a los que nos enfrentamos desde el principio al desarrollar Pangram Image fue que los tipos de imágenes que producían nuestros «espejos sintéticos» no se ajustaban a la distribución de las imágenes generadas por IA del mundo real que la gente publicaba en Internet. Nos dimos cuenta de que nuestra técnica de «espejo sintético» era insuficiente para simular la compleja distribución de las imágenes generadas por IA que se pueden encontrar en Internet «en su entorno natural». Al crear imágenes generadas por IA, la gente suele recortarlas y editarlas de formas que resultan difíciles de simular.

Nuestra solución consistió, en última instancia, en recurrir en mayor medida a imágenes de IA del mundo real obtenidas de Internet, además de las imágenes que generamos sintéticamente en nuestras propias instalaciones. Creamos nuestros conjuntos de datos del mundo real de acuerdo con los principios éticos de scraping para garantizar que respetamos el trabajo de los creadores y que no recopilamos inadvertidamente datos personales ni datos cuyo uso no habrían consentido los creadores. Además, aplicamos potentes aumentos durante nuestro proceso de entrenamiento para asegurarnos de que captamos las formas en que las imágenes se distorsionan, se comprimen y se editan al compartirse en línea.

Imagen original antes del aumento

La misma imagen tras el aumento de resolución: recortada, reducida y comprimida

Imagen original antes del aumento

La misma imagen tras el aumento de resolución: recortada, reducida y comprimida

Original Ampliado

También recurrimos a un nuevo sistema, el entrenamiento compuesto, para generar mapas de calor de alta calidad que faciliten la interpretación de imágenes mixtas generadas por IA y por personas. En el entrenamiento compuesto, superponemos imágenes generadas por IA e imágenes tomadas por personas para entrenar a nuestro modelo a comprender tanto las características locales como las globales. Esto nos permite presentar mapas de calor en nuestro modelo, lo que, según hemos constatado, mejora significativamente la confianza de los usuarios y permite escanear objetos del mundo real que contengan imágenes generadas por IA.

La formación combinada superpone imágenes generadas por IA e imágenes tomadas por personas, de modo que el modelo aprende tanto características locales como globales, generando mapas de calor interpretables.

Evaluación y pruebas

Las evaluaciones rigurosas son fundamentales para nuestra estrategia en todos nuestros productos. Para Pangram Image, hemos creado un gran número de conjuntos de evaluación con el fin de medir nuestro rendimiento en diversos ámbitos. La obtención ética de datos es extremadamente importante para nuestra misión y nuestros valores como empresa: como parte de este compromiso, hemos colaborado con varias personas, tanto de Pangram como de fuera de la empresa, para recabar imágenes donadas por sus propietarios con el fin de contribuir al avance de la detección de imágenes mediante IA.

Comparativa entre detectores

Hemos creado una prueba de referencia interna con 1.130 imágenes de ejemplo para comparar diversos detectores de imágenes basados en IA disponibles en el mercado de una forma rentable. Hemos recopilado 500 ejemplos de imágenes de personas conocidas, incluidas 100 imágenes del carrete del iPhone personal de nuestro director técnico, Bradley, para garantizar que algunos de los ejemplos de la prueba de referencia nunca hubieran sido vistos por ninguno de los modelos de detección de imágenes basados en IA.

A continuación, le pedimos a Claude que creara 100 indicaciones que reflejaran casos de uso reales de la generación de imágenes mediante IA, y las introdujimos en cinco modelos punteros de generación de imágenes con IA: Flux 2 Pro, Bytedance Seedream, Gemini 3.1 Flash Image (Nano Banana), GPT Image y Riverflow v2. Por último, obtuvimos 30 imágenes de la página web de Midjourney (ya que no disponen de una API).

Presentamos los resultados tanto con datos sin procesar como con datos mejorados, lo que implica reducir la resolución a 1024x1024 y convertir la imagen al formato JPEG con una calidad de 50. Se trata de un grado de compresión de la imagen superior al de la mayoría de las imágenes del mundo real, por lo que consideramos que ofrece una buena medida de la calidad en los peores casos.

Limpio

Aumentado

Tasa de falsos positivos

Para comprender nuestro FPR a gran escala, hemos realizado la evaluación con imágenes anteriores a 2022 del conjunto de datos ReLAION, procedente de Common Crawl, que ofrece un conjunto muy diverso de imágenes de toda la web. Hemos filtrado las imágenes anteriores a 2022 para evitar la contaminación de los datos por parte de los modelos de generación de imágenes.

Generalización a los vídeos de IA

Para averiguar si también podemos detectar contenidos de vídeo generados por IA, creamos además un conjunto de datos interno con vídeos generados por modelos de vanguardia de generación de vídeo. Estos vídeos se generaron a partir de fotografías reales de personas procedentes de nuestro conjunto de datos.

Estos fotogramas de vídeo se etiquetaron con un VLM de Gemini. Presentamos nuestros resultados para nueve modelos de vídeo: Google Veo 3.1 y Veo 3.1 Fast, Wan 2.7, Grok Image Video, Kling Video O1 y 3.0 Standard, Seedance 2.0 y 2.0 Fast.

Generalización a imágenes generadas por IA en redes sociales del mundo real

Una de las fuentes de estas evaluaciones fue nuestra nueva cuenta @PangramData. Queremos dar las gracias a la comunidad por ayudarnos a comprender el uso de la IA en el mundo real y por dedicar su tiempo a compartir estos hallazgos con nosotros. Tras limpiar manualmente los datos para eliminar las imágenes que quedaban fuera del ámbito de estudio o que claramente no eran de IA, descubrimos que nuestro modelo discrepaba de las imágenes enviadas solo en 2 de las 43 que recibimos. Se trata de un conjunto de datos increíblemente útil para nosotros, ya que nos permite comprender a fondo los tipos de imágenes que nuestros usuarios consideran que son de IA.

Discrepancias por falsos negativos:

Una discrepancia de falso negativo entre nuestro modelo y la propuesta de la comunidad

Una discrepancia de falso negativo entre nuestro modelo y la propuesta de la comunidad

Pruebas de rendimiento de terceros

Además de nuestros conjuntos de evaluación internos, también comparamos nuestros resultados con pruebas de referencia relevantes de terceros. Pangram Image alcanza un rendimiento de vanguardia en comparación con los enfoques anteriores. Las distintas pruebas de referencia presentan métricas específicas diferentes, como la precisión macro, el mAP o el AUROC, por lo que calculamos las métricas de acuerdo con el artículo concreto y presentamos la comparación más cercana tal y como se indica en el mismo.

Estudio de caso de Reddit r/IsThisAI

Una de las mejores fuentes de las que disponemos para conocer la opinión de la comunidad sobre si las imágenes del mundo real son generadas por IA o no es el subreddit /r/IsThisAI. Esto lo convierte en un buen caso de estudio representativo para evaluar la alineación de nuestro modelo con las preferencias humanas y nos permite detectar los modos de fallo de nuestro modelo. Para este estudio de caso, recopilamos un conjunto de 100 publicaciones del subreddit. De ellas, 27 no contaban con un consenso claro por parte de la comunidad del subreddit y, por ello, fueron descartadas de nuestro conjunto de evaluación. El consenso fue evaluado por un anotador humano.

De las 73 imágenes restantes, la comunidad votó que 48 eran generadas por IA, mientras que las otras 25 se consideraron creadas por humanos. Pangram Image coincidió correctamente con la decisión de Reddit en las 25 muestras creadas por humanos y en 40 de las 45 muestras generadas por IA, identificándolas como tales. Esto se ajusta a nuestra política de calibrar nuestros modelos para minimizar la probabilidad de que se produzcan falsos positivos.

¿Qué le depara el futuro a Pangram Image?

Aunque creemos que se trata de un modelo excelente y nos ilusiona el futuro, sabemos que aún queda mucho por hacer. En lo que respecta a la investigación, sabemos que se puede mejorar el rendimiento en casos adversos, como cuando se eliminan las marcas de agua o se editan las imágenes generadas por IA tras su creación. Además, tenemos previsto seguir reduciendo la tasa de falsos positivos hasta un nivel más cercano al de nuestro modelo de texto.

En cuanto al producto, se esperan mejoras con el tiempo. El bot X pronto podrá detectar imágenes generadas por IA, y el panel de control podrá aceptar vídeos como entrada. En última instancia, incorporaremos Pangram Image a la extensión de Chrome, de modo que todos los usuarios de Pangram recibirán etiquetas proactivas generadas por IA en las imágenes de sus feeds de redes sociales.

Referencias

1: Park et al., «Community Forensics: Using Thousands of Generators to Train Fake Image Detectors», CVPR 2025. https://huggingface.co/datasets/OwensLab/CommunityForensics-Eval/blob/main/README.md 2: Qin et al., «Ampliación de la detección de imágenes generadas por IA con prototipos sensibles a los generadores», CVPR 2026, tabla 1. https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2026/papers/Qin_Scaling_Up_AI-Generated_Image_Detection_with_Generator-Aware_Prototypes_CVPR_2026_paper.pdf 3: Guo et al., «OmniAID: Desacoplamiento de la semántica y los artefactos para la detección universal de imágenes generadas por IA en entornos reales», https://arxiv.org/pdf/2511.08423 4: Pantsios et al., «Recopilación automatizada de datos en entornos reales para la detección continua de imágenes generadas por IA», https://arxiv.org/pdf/2605.02567 5: Gushchin et al., «NTIRE 2026 Challenge on Robust AI-Generated Image Detection in the Wild», https://arxiv.org/pdf/2604.11487

Agradecimientos

Nos gustaría dar las gracias a Artem Frenk por sus aportaciones en materia de investigación, a Ben Glickenhaus por su trabajo de ingeniería, a Lu Lyu y Fanyi Pan por el diseño y la interfaz de usuario, y a Tianxu Zhou por la integración de la extensión de Chrome.