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Verificador de fotos de anuncio

Suelta las fotos que vas a publicar y mira lo que verá la pantalla de un comprador. Cada hallazgo se mide desde los píxeles, y cada uno nombra la solución.

Suelta aquí las fotos del anuncio

o haz clic para buscar

JPG, PNG o WEBP · Hasta 40 fotos · Máx. 15 MB cada una

¿Cómo saber si una foto de anuncio es suficientemente buena?

Una foto de anuncio falla en cosas que se pueden medir: subexposición, falta de nitidez, un punto negro lechoso, altas luces quemadas en las ventanas. Este verificador mide cada foto que subes en cada uno de esos puntos, dice en lenguaje claro qué está mal y señala la herramienta que lo corrige. La verificación y el informe de tu peor foto son gratis; el informe completo del conjunto cuesta 1 crédito.

Última actualización:

Cómo funciona la verificación

Medido, no adivinado

  1. 01

    Suelta el conjunto

    Hasta 40 fotos. Cada medición se calcula desde los píxeles; un modelo de IA solo lee qué es cada estancia, para poder sugerir home staging en una vacía.

  2. 02

    Se mide cada encuadre

    Exposición, punto negro, altas luces recortadas, detalle en la zona más brillante, profundidad de sombra y nitidez, frente a lo que es una foto de anuncio entregada.

  3. 03

    Ve gratis tu peor foto

    La foto con más problemas se informa completa. Cada hallazgo del resto de fotos cuesta 1 crédito por el conjunto entero.

Qué verifica

Solo lo que se puede medir desde el archivo

Ventanas quemadas

El defecto por el que existe el horquillado. Medido como la parte del encuadre recortada a blanco puro.

Exposición

Brillo medio frente a la banda de 124 a 152 en la que se sitúa una foto de anuncio entregada, y el punto negro que separa luminosa de lechosa.

Detalle de ventana

Si la zona más brillante conserva textura, o si el cristal se fue a blanco papel.

Nitidez

Detalle en las zonas más nítidas del encuadre, para que una pared blanca lisa no se tome por una foto blanda. Detecta foco fallado, trepidación y archivos pequeños ampliados.

Archivo y encuadre

Resolución frente a los mínimos de los portales, y orientación frente a cómo maquetan un anuncio.

El conjunto entero

Cuántas fotos hay, y si alguna encaja en el hueco horizontal destacado de un portal.

Por qué una lista gana a una opinión

A todo fotógrafo le han dicho que una foto está oscura, y quien lo dijo no sabía cuánto ni en qué medida. Un número zanja eso. El sentido de medir en lugar de juzgar es que puedes discrepar de un umbral, mirar el valor y decidir por tu cuenta. Y que la misma foto recibe dos veces la misma respuesta.

1
crédito por informe completo
40
fotos por verificación
124–152
brillo objetivo

Preguntas del verificador

Qué puede y qué no puede decirte el informe

¿Esto usa IA?

Los hallazgos no. Cada hallazgo es una estadística calculada desde los píxeles, así que es repetible y puedes comprobarlo tú; un modelo dejaría que un informe se equivocara con aplomo, que es lo único que una lista de comprobación no debe hacer. La IA se usa para una sola cosa: reconocer qué muestra cada foto, como una habitación vacía o un exterior, para que el informe pueda sugerir qué hacer con ella. Esas sugerencias nunca cambian un hallazgo ni la puntuación. Los visitantes las reciben en un número limitado de fotos al día; los usuarios con sesión, en todas.

¿Por qué no me dice si una foto está torcida?

Porque la medición no era lo bastante buena. Se construyó, se probó contra fotos rotadas ángulos conocidos y erraba hasta tres grados, con una señal de confianza que no acompañaba a los fallos. Decirle a alguien con una foto nivelada que la rote es peor que no decir nada.

¿Por qué no hay comprobación de dominante de color?

La medición evidente lee la escena en vez de la fotografía. En un conjunto de prueba las lecturas de verde más fuertes vinieron de un césped y un jardín, que son fotos llenas de hierba, no fotos con dominante. Una prueba real tiene que leer la luz en superficies que deberían ser neutras. Esa medición existe, pero aún no se ha probado con suficientes fotos de anuncio para ponerla en un informe.

¿Por qué una habitación blanca no se marca como lavada?

Porque el brillo por sí solo no distingue una foto lechosa de una habitación blanca. La versión anterior marcaba cualquier encuadre con media por encima de 168 y caía en cerca de un tercio de un conjunto de prueba de fotos de anuncio reales, la mayoría estancias vacías bien fotografiadas. Ahora la verificación también lee el punto negro: una habitación blanca bien expuesta todavía tiene tonos oscuros, una lechosa no.

¿Cuánto cuesta?

Verificar un conjunto es gratis, y también el informe completo de su peor foto. Todos los hallazgos del resto de fotos cuestan 1 crédito por el conjunto entero, tenga 3 fotos o 40. Si no hay nada bloqueado no se cobra nada, y una verificación fallida tampoco cobra.

¿Se guarda mi conjunto?

Las fotos se miden dentro de la petición y no se conservan. Una copia reducida de cada foto se envía a un modelo de IA para reconocer la estancia, y nosotros no la guardamos. Las mediciones, los hallazgos y los tipos de estancia se guardan 24 horas para que el informe pueda desbloquearse después de iniciar sesión, y luego se borran.

¿Qué es la puntuación sobre 100?

Un resumen tosco: cada foto empieza en 100 y cada hallazgo se lleva una parte fija. Sirve para ordenar un conjunto y darte un titular. La sustancia son los hallazgos.

¿Encontraste algo que corregir?

Cada hallazgo nombra la herramienta que lo resuelve. Las ventanas quemadas van a la fusión de horquillado, el resto al mejorador.

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