Les éléments les plus simples que l’on peut observer sont la recherche de naturel sur des parties bien spécifiques des corps.

• Le mouvement des yeux: notamment dans les vidéos, des yeux qui ne clignent pas sont très révélateurs; en effet les algorithmes apprennent beaucoup à partir de photos, et sur les photos que l’on trouve en ligne, les gens ne ferment pas souvent les yeux. Par ailleurs, en général, les mouvement des yeux suivent l’interlocuteur, il est donc difficile de les reproduire de façon réaliste. 
• Les expressions faciales: elles peuvent paraître peu naturelles et ne pas du tout exprimer d’émotions 
• Les mouvements du corps: s’ils sont saccadés, si certaines parties ne bougent pas de façon synchrone avec les autres, cela permet de repérer une fausse vidéo. Les auteurs de deepfakes peu élaborés se concentrent en effet surtout sur le visage, donc il arrive assez fréquemment que les mouvements ou positions du corps soient suffisamment peu naturelles pour que le repérage soit assez facile. 
• Les ombres: la façon dont la lumière accroche le visage peut révéler assez facilement une fausse image ou vidéo, car les ombres tomberont d’une façon incohérente avec le décor / les positions 
• Des cheveux trop parfaits: en général sur les deepfakes, les visages générés sont parfaitement coiffés; l’algorithme ne repère pas forcément les cheveux rebelles et ne les apprend donc pas 
• Des dents qui manquent de naturel : les algorithmes ne semblent pas en mesure pour le moment de générer des dents légèrement imparfaites, car pour cela il faudrait procéder dent par dent; les deefakes ont donc un “effet dentier” 
• Les sons ne sont pas cohérents: les créateurs de deepfakes accordent en général plus d’attention à l’image ou au son 
• Une vidéo passée au ralenti permet parfois de repérer la désynchronisation entre les paroles et les mouvements des lèvres
• Une image sur grand écran: souvent les deepfakes sont faits pour les personnes qui regardent depuis leur téléphone. Sur un écran plus grand, comme un écran d’ordinateur, les détails peuvent apparaître plus facilement.

Il est également possible de procéder par recherche d’images inversées pour retrouver des images similaires en ligne; pour le moment il n’existe pas d’outil accessible au public pour la recherche inversée de vidéos.