Hoje somos sobrecarregados por imagens de IA por todos os lados. Uma das melhores formas de evidenciar imagem sintética de real é por gradientes.
Imagens reais produzem campos de gradiente coerentes ligados à iluminação física e às características dos sensores, enquanto amostras de difusão apresentam estruturas instáveis de alta frequência devido ao processo de deruído. Ao converter RGB em luminância, calcular gradientes espaciais, achatá-los em uma matriz e avaliar a covariância por meio da PCA, a diferença torna-se visível em uma única projeção.