Apresentamos o Pangram Image Detection (antevisão de investigação)

É com grande entusiasmo que anunciamos uma antevisão de investigação de uma novidade absoluta na família de modelos Pangram: o Pangram Image.

O Pangram Image é um modelo para a deteção de imagens geradas por IA. Deteta imagens produzidas por todos os principais fornecedores de imagens geradas por IA, incluindo o GPT Image da OpenAI, o Nano Banana da Gemini, o Midjourney, o FLUX e o Grok Imagine, bem como alguns fornecedores de vídeo gerado por IA, incluindo o Kling, o Seedance, o Veo e o Wan.

O Pangram Image supera largamente o desempenho dos métodos académicos e comerciais de deteção de imagens por IA mais avançados. Num teste comparativo interno com 5 detetores comerciais, o Pangram Image atinge uma precisão de 99,5%, em comparação com os 98% do concorrente mais próximo. Em testes comparativos externos, como o NTIRE 2026 AI Image Challenge, o Synthbuster e o Mirage, o Pangram Image atinge consistentemente um AUROC superior a 99% e supera os concorrentes em vários pontos percentuais.

Compreendemos que, na perspetiva dos artistas e criadores, as falsas acusações de IA relativas a obras de arte genuinamente autênticas causam graves prejuízos, pelo que tomámos especial cuidado para evitar que tal ocorresse com o nosso modelo. Num subconjunto de 2 000 imagens do WikiArt, classificámos com precisão todas as imagens como sendo de autoria humana. No ReLAION, um conjunto de dados diversificado de imagens da Internet anteriores a 2022, incluindo fotografias, gráficos da Web, CGI e muito mais, o Pangram Image apresenta uma taxa de falsos positivos de 0,16%, ou seja, aproximadamente 1 em cada 625.

Tal como acontece com o nosso modelo de texto principal, estamos a divulgar abertamente a nossa metodologia e a colaborar com a comunidade científica. O Pangram Image está disponível no painel de controlo da Web para todos os utilizadores do Pangram, tanto gratuitos como pagos, e estará disponível em breve na nossa extensão do Chrome e noutras integrações.

Embora estejamos extremamente orgulhosos deste modelo, esta não é a versão final do Pangram Image, e continuaremos a aperfeiçoá-lo e a aumentar a sua precisão nas próximas semanas. Acreditamos que já fizemos grandes progressos e estamos entusiasmados por partilhar publicamente esta versão inicial do modelo. Durante a fase de pré-visualização da investigação, o acesso à API do Pangram Image é apenas por convite. Por favor, contacte-nos se estiver interessado em estabelecer uma parceria connosco, à medida que continuamos a aperfeiçoar rapidamente este modelo.

Porquê agora?

As imagens geradas por IA tornaram-se incrivelmente realistas. No passado, era possível contar os dedos ou procurar texto mal formado como indício de que se tratava de imagens geradas por IA. Hoje em dia, as imagens geradas por IA seguem instruções e são mais realistas do que nunca.

Além disso, é cada vez mais comum encontrar imagens geradas por IA. Na Internet, é possível encontrar imagens geradas por IA em todo o lado, desde vídeos do TikTok sobre o «Fruit Love Island» até vídeos sobre a guerra no Irão gerados por IA. Ouvimos histórias de pessoas que usam a IA para adicionar insetos a uma fotografia da sua taça, com o objetivo de obter um reembolso da entrega. Vemos até imagens obviamente geradas por IA impressas em ementas e letreiros.

Tal como acontece com o texto, nem todos os casos de utilização de imagens geradas por IA são prejudiciais. Mas há muitos cenários em que queremos mesmo saber. Nos últimos meses, circulou uma imagem de Mitch McConnell no hospital que levou as pessoas a especular que se tratava de uma imagem gerada por IA (o que não era verdade). Circularam nas redes sociais fotografias do casamento de Taylor Swift geradas por IA. Uma imagem gerada por IA chegou mesmo a ser finalista num importante concurso de fotografia.

Ao contrário do que acontece com o texto, estão a ser envidados esforços significativos para garantir que seja possível rastrear a proveniência de imagens e vídeos. Iniciativas como o SynthID e o C2PA, que utilizam metadados e marcas de água invisíveis nas imagens, permitem identificar a cadeia de proveniência tanto de imagens reais como de imagens geradas por IA. Infelizmente, as marcas de água são facilmente contornadas por ferramentas que as submetem a engenharia reversa e removem os metadados. Além disso, embora a OpenAI e a Google implementem o SynthID, outros fornecedores de imagens geradas por IA não o fazem, o que significa que confiar apenas nas marcas de água nunca permitirá ter total confiança na proveniência de uma imagem que não possua metadados.

Funcionalidades de deteção de imagens

Treinámos o nosso modelo de imagem para detetar imagens provenientes de uma vasta gama de geradores de imagens baseados em IA, incluindo o GPT Image da OpenAI, o Nano Banana da Gemini, o FLUX, o Midjourney e o Grok Imagine. Este modelo também consegue detetar fotogramas provenientes de geradores de vídeo baseados em IA, incluindo o Kling, o Seedance, o Veo e o Wan.

Na maioria dos casos, as imagens editadas por IA serão identificadas pelo nosso modelo como sendo inteiramente geradas por IA, devido à forma como as ferramentas modernas de geração de imagens regeneram a imagem na sua totalidade, mesmo quando se aplicam pequenas edições.

Também podemos detetar imagens mistas com a nossa funcionalidade de mapa de calor, que mostra quais as partes da imagem que foram identificadas como sendo de IA. Internamente, considerámos esta funcionalidade útil para testar capturas de ecrã ou fotografias do mundo real que incluem algum conteúdo de IA na cena, mas que não são totalmente geradas por IA. Consideramos que partilhar esta informação do mapa de calor pode ajudar os utilizadores a compreender melhor o nosso modelo, pelo que estamos a disponibilizar este mapa de calor diretamente no painel de controlo.

Nesta pré-visualização inicial da investigação, algumas categorias de imagens ainda não estão abrangidas. De momento, não conseguimos processar imagens com dimensões inferiores a 512 por 512 píxeis, devido à quantidade significativamente reduzida de informação disponível para o nosso modelo nessas imagens mais pequenas. Também não conseguimos detetar com segurança deepfakes e trocas de rostos, uma vez que, nesta versão inicial, nos concentrámos nos geradores de imagens mais comuns entre os consumidores.

Por motivos de segurança, também não nos é possível, neste momento, processar conteúdos sinalizados pelos nossos sistemas de moderação por conterem imagens impróprias para o local de trabalho (NSFW). Poderemos eliminar esta restrição no futuro, à medida que formos implementando mais controlos de segurança e sairmos da fase de pré-visualização de investigação.

Como o criámos

Arquitetura

O nosso modelo baseia-se na arquitetura DINOv3, que constitui um padrão da indústria. O DINOv3 é um poderoso modelo de representação de visão computacional de uso geral, que representa imagens como vetores, também conhecidos como «embeddings» ou «features»: listas de números que codificam toda a informação visual relevante de uma imagem num formato comprimido.

Estas representações são suficientemente poderosas para conterem toda a informação necessária para resolver uma variedade de tarefas de visão computacional, tais como a classificação, a estimativa de profundidade ou a segmentação, com um grau de precisão excecional. A nossa hipótese era que, dada a natureza polivalente destas representações e a sua capacidade de compreender tanto as propriedades locais como as globais das imagens, estas constituiriam um ponto de partida natural para a deteção de imagens por IA.

O DINOv3 extrai características de imagem de uso geral que permitem a classificação, a pesquisa, a análise de componentes principais (PCA), a deteção, a segmentação e a estimativa de profundidade

Imagem cedida por: Meta Research Blog

O que torna estas características tão poderosas é um avanço numa longa linha de investigação denominada «aprendizagem auto-supervisionada». Estas características são aprendidas por um modelo que aprende propriedades gerais das imagens em conjuntos de dados em grande escala, em vez de serem ajustadas para uma tarefa específica. O DINO, em particular, utiliza uma técnica denominada «autodestilação», na qual uma rede neural «aluna» tem de corresponder à saída de uma rede neural «professora» em diferentes perspetivas e ampliações de uma imagem. Os padrões e o conhecimento do mundo que o DINO adquire ao longo do seu treino tornam-no muito mais poderoso do que se inicializássemos aleatoriamente uma rede neural e começássemos a aprender a tarefa de deteção de imagens por IA a partir do zero.

Constatamos, no entanto, que a deteção de IA não é apenas uma tarefa comum a jusante. Em vez do procedimento típico que consiste simplesmente em treinar um módulo de classificação com base em características DINO congeladas, recorremos ao treino de continuação para ajustar com precisão a estrutura principal juntamente com o módulo de classificação de deteção de IA: permitindo que as características DINO evoluam à medida que o nosso modelo adquire uma compreensão de como as imagens humanas e as de IA diferem ao longo da nossa segunda fase de treino.

Dados de treino

A qualidade, a diversidade e a escala dos dados são fundamentais para qualquer modelo de base, e o Pangram Image não é exceção. Constatámos que a composição específica dos dados, tanto das imagens criadas por humanos como das geradas por IA, teve o maior impacto na precisão final do modelo, em comparação com qualquer outro fator que testámos.

Já escrevemos extensivamente sobre o nosso sistema de geração de dados sintéticos para o nosso detetor de texto gerado por IA, ao qual chamamos de «espelhamento sintético». O sistema de espelhamento sintético cria exemplos diversos de texto gerado por IA, solicitando aos modelos de IA que criem texto que pareça muito semelhante, mas não exatamente idêntico, ao texto humano. Este sistema baseia cada exemplo de IA em tópicos, estilos, géneros e informações específicas reais, e impede que o modelo se adapte excessivamente às diferenças entre pares de texto humano e de IA que nada têm a ver com o estilo de escrita da IA. Na verdade, o conjunto de dados de IA para treinar o detetor de texto é puramente sintético: isto significa que geramos todos os dados nós próprios, utilizando APIs de LLM.

No caso do Pangram Image, continuamos a recorrer à técnica de espelhamento sintético. Utilizamos um modelo de visão-linguagem (VLM) — um modelo linguístico que também pode receber imagens como entradas — para, em primeiro lugar, gerar uma legenda extremamente detalhada de uma imagem do mundo real. Em seguida, introduzimos essa legenda num modelo de geração de imagens como prompt. Por vezes, as imagens ficam assustadoramente semelhantes!

Uma fotografia da nossa equipa e do seu espelho sintético com IA

Uma fotografia da nossa equipa e do seu espelho sintético com IA

Um dos desafios que enfrentámos logo no início do desenvolvimento do Pangram Image foi o facto de os tipos de imagens produzidos pelos nossos espelhos sintéticos não corresponderem à distribuição das imagens geradas por IA do mundo real que as pessoas publicavam online. Percebemos que a nossa técnica de espelhamento sintético era insuficiente para simular a complexa distribuição das imagens geradas por IA que podem ser encontradas online «em ambiente real». Ao criarem imagens geradas por IA, as pessoas costumam recortá-las e editá-las de formas que são difíceis de simular.

A nossa solução acabou por consistir em recorrer muito mais a imagens reais de IA obtidas na Internet, para além das imagens que gerámos sinteticamente internamente. Construímos os nossos conjuntos de dados do mundo real de acordo com princípios éticos de recolha de dados, para garantir que respeitamos o trabalho dos criadores e que não capturamos inadvertidamente dados pessoais ou dados cuja utilização não teria sido consentida pelos criadores. Além disso, aplicamos fortes aumentações durante o nosso processo de treino para garantir que capturamos as formas como as imagens são distorcidas, comprimidas e editadas à medida que são partilhadas online.

Imagem original antes do aumento

A mesma imagem após o aumento — recortada, redimensionada e comprimida

Imagem original antes do aumento

A mesma imagem após o aumento — recortada, redimensionada e comprimida

Original Aumentado

Contamos também com um novo sistema, o treino composto, para fornecer mapas de calor de alta qualidade que facilitam a interpretação de imagens mistas (IA/humanas). No treino composto, sobrepunho imagens geradas por IA e imagens humanas para treinar o nosso modelo a compreender características tanto locais como globais. Isto permite-nos apresentar mapas de calor no nosso modelo, o que, na nossa opinião, aumenta significativamente a confiança do utilizador e permite a análise de objetos do mundo real que contenham imagens geradas por IA.

A técnica de composição combina imagens geradas por IA e imagens captadas por humanos, para que o modelo aprenda características tanto locais como globais, produzindo mapas de calor interpretáveis

Avaliação e Testes

Avaliações rigorosas são fundamentais para a nossa estratégia em todos os nossos produtos. Para o Pangram Image, criámos um grande número de conjuntos de avaliação para medir o nosso desempenho em diversos domínios. A obtenção ética de dados é extremamente importante para a nossa missão e para os nossos valores enquanto empresa: no âmbito deste compromisso, colaborámos com várias pessoas, tanto dentro como fora da Pangram, para obter imagens doadas pelos seus proprietários, com o objetivo de apoiar o avanço da deteção de imagens por IA.

Avaliação comparativa de detetores cruzados

Criámos um conjunto de referência interno com 1 130 imagens de exemplo para comparar vários detetores de imagens com IA disponíveis no mercado, de forma económica. Recolhemos 500 exemplos de imagens de pessoas conhecidas, incluindo 100 imagens do álbum pessoal do iPhone do nosso Diretor Técnico, Bradley, para garantir que parte do conjunto de referência nunca tivesse sido vista por nenhum dos modelos de deteção de imagens com IA.

Em seguida, pedimos ao Claude para criar 100 prompts que refletissem casos de utilização reais da geração de imagens por IA e introduzimos esses prompts em 5 modelos de ponta de geração de imagens por IA: Flux 2 Pro, Bytedance Seedream, Gemini 3.1 Flash Image (Nano Banana), GPT Image e Riverflow v2. Por fim, obtivemos 30 imagens do site da Midjourney (uma vez que não dispõem de uma API).

Apresentamos resultados tanto para dados limpos como para dados aumentados, o que envolve a redução da resolução para 1024x1024 e a conversão da imagem para o formato JPEG com qualidade 50. Trata-se de um grau de compressão de imagem superior ao da maioria das imagens do mundo real, pelo que consideramos que constitui uma boa medida de qualidade nos piores cenários possíveis.

Limpo

Aumentado

Taxa de falsos positivos

Para compreender o nosso FPR em grande escala, realizámos a avaliação utilizando imagens anteriores a 2022 do conjunto de dados ReLAION, proveniente do Common Crawl, que disponibiliza um conjunto altamente diversificado de imagens de toda a Web. Filtramos as imagens anteriores a 2022 para evitar a contaminação dos dados por modelos de geração de imagens.

Generalização para vídeos de IA

Para investigar se também conseguimos detetar conteúdos de vídeo gerados por IA, criámos ainda um conjunto de dados interno composto por vídeos produzidos por modelos de ponta de geração de vídeo. Estes vídeos foram gerados a partir de fotografias reais de pessoas do nosso conjunto de dados.

Estes fotogramas de vídeo foram rotulados com um Gemini VLM. Apresentamos os nossos resultados em 9 modelos de vídeo: Google Veo 3.1 e Veo3.1 Fast, Wan2.7, Grok Image Video, Kling Video O1 e 3.0 Standard, Seedance 2.0 e 2.0 Fast.

Generalização para imagens de IA nas redes sociais do mundo real

Uma das fontes destas avaliações foi a nossa nova conta @PangramData. Gostaríamos de agradecer à comunidade por nos ajudar a compreender a utilização da IA no mundo real e por dedicar o seu tempo a partilhar estas conclusões connosco. Após limpar manualmente os dados para remover imagens que estavam fora do âmbito do estudo ou que claramente não eram IA, constatámos que o nosso modelo discordou das imagens enviadas em apenas 2 das 43 imagens que recebemos. Este é um conjunto de dados extremamente útil para nós, uma vez que nos proporciona uma compreensão sólida dos tipos de imagens que os nossos utilizadores consideram ser IA.

Discordâncias de falso negativo:

Uma discrepância de falso negativo entre o nosso modelo e a proposta da comunidade

Uma discrepância de falso negativo entre o nosso modelo e a proposta da comunidade

Testes de desempenho realizados por terceiros

Para além dos nossos conjuntos de avaliação internos, também comparamos os nossos resultados com benchmarks relevantes de terceiros. O Pangram Image alcança um desempenho de vanguarda em comparação com abordagens anteriores. Os diferentes benchmarks apresentam métricas específicas distintas, tais como a precisão macro, o mAP ou o AUROC; por isso, calculamos as métricas de acordo com o artigo específico e apresentamos a comparação mais próxima, tal como é indicada.

Estudo de caso do Reddit r/IsThisAI

Uma das melhores fontes de que dispomos para avaliar a opinião da comunidade sobre se as imagens do mundo real são ou não geradas por IA é o subreddit /r/IsThisAI. Isto torna-o um bom estudo de caso representativo do alinhamento do nosso modelo com as preferências humanas e permite-nos identificar modos de falha no nosso modelo. Para este estudo de caso, recolhemos um conjunto de 100 publicações do subreddit. Destas, 27 não apresentavam um consenso claro por parte da comunidade do subreddit e, como resultado, foram excluídas do nosso conjunto de avaliação. O consenso foi avaliado por um anotador humano.

Das 73 imagens restantes, 48 foram classificadas como «IA» pela comunidade, enquanto as outras 25 foram classificadas como «humanas». O Pangram Image concordou corretamente com a decisão do Reddit em todas as 25 amostras humanas e em 40 das 45 amostras de IA, classificando-as como «IA». Isto está em consonância com a nossa política de calibrar os nossos modelos de forma a minimizar as probabilidades de ocorrência de falsos positivos.

O que se segue para a Pangram Image?

Embora consideremos que este é um excelente modelo e estejamos entusiasmados com o futuro, sabemos que ainda há muito a fazer. No que diz respeito à investigação, sabemos que o desempenho pode ser melhorado em casos adversos, como quando as marcas de água são removidas ou as imagens geradas pela IA são editadas após a sua criação. Além disso, tencionamos continuar a reduzir a taxa de falsos positivos para um nível mais próximo do do nosso modelo de texto.

No que diz respeito ao produto, esperem ver melhorias ao longo do tempo. O bot X poderá em breve verificar imagens geradas por IA, e o painel de controlo poderá aceitar vídeos como entrada. A longo prazo, iremos integrar o Pangram Image na extensão do Chrome, para que todos os utilizadores do Pangram recebam etiquetas proativas de IA nas imagens dos seus feeds sociais.

Referências

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., «Scaling Up AI-Generated Image Detection with Generator-Aware Prototypes», CVPR 2026, Tabela 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: Decoupling Semantic and Artifacts for Universal AI-Generated Image Detection in the Wild», https://arxiv.org/pdf/2511.08423 4: Pantsios et al., «Recolha automatizada de dados em ambiente real para a deteção contínua de imagens geradas por IA», https://arxiv.org/pdf/2605.02567 5: Gushchin et al., «Desafio NTIRE 2026 sobre a deteção robusta de imagens geradas por IA em ambientes reais», https://arxiv.org/pdf/2604.11487

Agradecimentos

Gostaríamos de agradecer a Artem Frenk pelas suas contribuições na área da investigação, a Ben Glickenhaus pela engenharia, a Lu Lyu e Fanyi Pan pelo design e pela interface do utilizador, e a Tianxu Zhou pela integração da extensão do Chrome.