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La detección visual no se reduce a comparar dos imágenes píxel a píxel. Según el tipo de defecto buscado, los algoritmos y los umbrales difieren: una deriva de color sutil (token mal resuelto, conversión sRGB / P3) requiere una comparación perceptual; un desplazamiento de layout (flexbox roto, margen duplicado) se ve mejor con un análisis estructural; un problema de tipografía (fuente de fallback cargada en lugar de la principal) exige una atención particular al render sub-píxel. Y todo cambia aún más en modo responsive o dark mode, donde cada breakpoint multiplica la superficie a cubrir.

Esta página reúne los artículos que desgranan los tipos de regresiones visuales detectables y la manera de distinguirlas: falsos positivos vinculados al alisado de las tipografías, regresiones reales de contraste que pasan inadvertidas a simple vista, rupturas de maquetación en viewport estrecho, basculamientos parciales del dark mode en los que algunos componentes olvidan adaptarse. También se abordan las elecciones de algoritmos de comparación (pixel matching, SSIM, perceptual) con sus fortalezas y sus puntos ciegos respectivos. Delta-QA se apoya en una combinación de estos enfoques para minimizar el ruido manteniendo la firmeza sobre las regresiones reales; estos artículos explican los principios para entender lo que una herramienta de pruebas visuales puede —y no puede— detectar de manera fiable.