DSGVO-konform · Verarbeitung auf deutschem Server · Bild wird nach der Analyse sofort gelöscht
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Analyse-Ergebnis
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Wie funktioniert die Erkennung?
Das Bild wird an unseren Server in Deutschland übertragen und dort mit zwei messbaren Kennzahlen bewertet – ohne ein trainiertes Deep-Learning-Modell, dafür nachvollziehbar:
Rauschen (Laplace-Varianz): Das Bild wird in Graustufen umgerechnet und mit einem Laplace-Filter auf feine Helligkeitssprünge zwischen benachbarten Pixeln untersucht. Die Varianz dieses Filterergebnisses ist ein Maß für Sensorrauschen und feine Struktur. Echte Kamerafotos zeigen fast immer messbares Rauschen; Bildgeneratoren erzeugen dagegen ungewöhnlich „saubere“, glatte Flächen. Unter 100 gilt als starker, unter 500 als leichter KI-Hinweis, über 2000 spricht für ein Foto.
Farbvariation: Die Standardabweichung aller Farbwerte über das ganze Bild. Sehr einheitliche, pastellige Paletten (unter 40) sind bei generierten Bildern häufiger, ein breites Farbspektrum (über 70) eher bei Fotos.
Beide Messwerte werden zu einem Wert zwischen 5 und 95 % verrechnet, der Ausgangspunkt liegt bei 50 %. Über 65 % lautet das Urteil „wahrscheinlich KI-generiert“, zwischen 45 und 65 % „möglicherweise“, darunter „wahrscheinlich ein echtes Foto“. Die beiden Rohwerte werden unter dem Ergebnis angezeigt, damit Sie die Einschätzung selbst einordnen können.
Grenzen
Kein Detektor ist perfekt, und eine Heuristik aus zwei Kennzahlen erst recht nicht. Stark entrauschte, weichgezeichnete oder mit KI hochskalierte Fotos können fälschlich als KI markiert werden; ein generiertes Bild mit künstlich hinzugefügtem Filmkorn kann durchrutschen. Nutzen Sie das Ergebnis als Hinweis, nicht als Beweis.
Häufige Fragen
Welche KI-Tools werden erkannt?
Die Analyse ist modellunabhängig – Midjourney, DALL-E, Stable Diffusion und andere werden gleichermaßen analysiert.
Ist das Ergebnis zuverlässig?
Es ist eine heuristische Einschätzung. Bei Werten nahe 50 % ist keine klare Aussage möglich, über 75 % oder unter 25 % sind deutliche Hinweise.
Werden meine Bilder gespeichert?
Nein. Bild wird zur Analyse gesendet und sofort gelöscht.
Warum wird mein echtes Foto als KI eingestuft?
Meist wegen fehlenden Rauschens: Smartphone-Kameras entrauschen bei gutem Licht sehr aggressiv, und Bearbeitungs-Apps glätten Haut und Hintergrund zusätzlich. Auch Studioaufnahmen vor einfarbigem Hintergrund liefern niedrige Werte bei Rauschen und Farbvariation. Prüfen Sie in solchen Fällen die Rohwerte unter dem Ergebnis und möglichst das unbearbeitete Original.
Kann ich statt des Bildes einen Link oder Screenshot prüfen?
Links nicht – laden Sie die Bilddatei selbst hoch. Screenshots sind ungeeignet: Sie enthalten das Rauschen und die Farbstatistik der Anzeige, nicht die des Originals, und verfälschen die Messung. Verwenden Sie wenn möglich die Originaldatei in voller Auflösung.
Welche Dateiformate und Größen werden akzeptiert?
JPG, PNG, WebP, GIF, BMP und TIFF bis 20 MB. HEIC-Fotos vom iPhone wandeln Sie vorher mit dem HEIC-in-JPG-Konverter um. Sehr kleine Vorschaubilder (unter etwa 300 Pixel Kantenlänge) liefern kaum belastbare Messwerte.
Heuristische Analyse, keine Garantie für Korrektheit.
KI-generierte Bilder erkennen
Mit Midjourney, DALL-E und Stable Diffusion sind KI-generierte Bilder fotorealistisch geworden. Der Detektor setzt an einer physikalischen Eigenschaft an, die Generatoren nur schwer nachahmen: Ein Kamerasensor erzeugt zwangsläufig Rauschen – winzige zufällige Helligkeitsschwankungen von Pixel zu Pixel, stärker bei wenig Licht und hoher ISO-Zahl. Ein Diffusionsmodell rechnet dagegen aus Rauschen ein Bild heraus; seine Flächen sind deshalb oft glatter, als es eine Kamera je liefern würde. Dazu kommt die Farbstatistik: Generierte Bilder neigen zu harmonischen, eingeschränkten Paletten.
Drei Beispiele, wie der Wert zustande kommt
Nachtaufnahme mit dem Smartphone, ISO 3200: Deutliches Rauschen, Laplace-Varianz weit über 2000, dazu ein breites Farbspektrum aus Lichtern und Schatten. Der Wert sinkt von 50 auf 25 % – „wahrscheinlich ein echtes Foto“.
Generiertes Porträt mit weichem Bokeh-Hintergrund: Fast kein Rauschen (Varianz unter 100, +20), gedämpfte Pastellfarben (Farbvariation unter 40, +10). Ergebnis 80 % – „wahrscheinlich KI-generiert“.
Produktfoto vor weißem Hintergrund, im Studio entrauscht: Der Weißanteil und die Glättung drücken das Rauschen unter 500 (+10), die Farbvariation liegt im Mittelfeld. Ergebnis 60 % – „möglicherweise KI-generiert“, obwohl das Bild echt ist. Genau solche Fälle sind der Grund, warum Sie die Rohwerte prüfen und das Ergebnis nicht als Beweis verwenden sollten.
Wann hilft die Erkennung?
Online-Dating: Profilbild wirkt zu perfekt – KI-generiert? Vor dem Kauf von Stockfotos: Für redaktionelle Zwecke möchte man echte Aufnahmen. Journalistische Verifikation: Social-Media-Bild zu einer aktuellen Nachricht – echt oder erfunden? Bewerbungen: Bewerbungsfoto verdächtig glatt – eventuell generiert oder stark retuschiert. Wettbewerbe: Fotowettbewerbe schließen KI-Bilder oft aus. Kleinanzeigen: Ein zu makelloses Wohnungs- oder Produktfoto ist ein Warnsignal, das Sie zusammen mit anderen Hinweisen bewerten sollten.
Grenzen der Erkennung
Neuere Generatoren fügen teils künstliches Filmkorn hinzu, und ein Nutzer kann ein generiertes Bild nachträglich mit Rauschen versehen – Detektion ist ein Katz-und-Maus-Spiel. Stark bearbeitete Echtfotos (Weichzeichner, Hautglättung, KI-Upscaling) können fälschlich als KI markiert werden. Screenshots und mehrfach komprimierte Bilder tragen die Statistik ihrer Anzeige bzw. der Kompression, nicht die des Originals. Grafiken, Illustrationen und Renderings sind naturgemäß rauschfrei und landen fast immer im KI-Bereich, auch wenn sie von Hand gezeichnet wurden. Bei wichtigen Entscheidungen die Detektion nur als Hinweis nutzen und andere Merkmale hinzuziehen: Hände und Zähne, Text im Bild, Spiegelungen, unlogische Schatten sowie – falls vorhanden – Metadaten und eine Rückwärtsbildsuche.
Weitere Werkzeuge rund um Bilder und Täuschung
Wer prüfen möchte, ob ein Bild künstlich vergrößert wurde, findet unter Bild hochskalieren die Beschreibung, welche Spuren das hinterlässt. Wie KI-generierte Inhalte in Betrugs-E-Mails eingesetzt werden, erklärt der Artikel KI-Phishing 2026; mit dem Phishing-Quiz testen Sie Ihr eigenes Auge.