Implementa el pipeline ELA-CNN del artículo (Nagm et al., 2024). Genera el mapa ELA y aplica filtros convolucionales (5×5) para detectar artefactos de splicing y copy-move. El resultado se añade como capa de mapa de calor.

ELA resguarda la imagen a una calidad JPEG conocida y calcula la diferencia. Las zonas retocadas aparecen como colores brillantes en una nueva capa.

Soporta archivos .cube 3D (LUT sizes 4–64). La LUT se aplica sobre las capas visibles y el resultado se agrega como nueva capa.

Equivalente CLI: filmgrainer --type 3 --power 0.7,0.2,0.2 --sat 0.5

Algoritmo filmgrainer (Lars Pontoppidan, 2022 — MIT). Genera grano gaussiano escalado y lo mezcla con la imagen según un perfil de luminosidad.

Mayor intensidad = más desenfoque. El tamaño del kernel debe ser impar.

Introduce las nuevas dimensiones del canvas