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aimagelabによって開発
ディープフェイク画像を検出するためのビジョントランスフォーマーモデルで、コントラスティブ学習とグローバル-ローカル類似性分析により高精度な偽造検出を実現します。
ダウンロード数 515
リリース時間 : 7/12/2024

モデル概要

このモデルはビジョントランスフォーマーアーキテクチャを採用し、コントラスティブ学習手法とグローバル-ローカル類似性分析を組み合わせ、ディープフェイク画像の検出に特化しています。ECCV 2024で発表され、複数の分類器オプションを提供します。

モデル特徴

コントラスティブ学習手法
コントラスティブ学習を利用して、モデルの本物と偽造画像の特徴を区別する能力を強化します
グローバル-ローカル類似性分析
画像のグローバル特徴とローカル特徴の類似性を同時に考慮し、検出精度を向上させます
マルチクラシファイアサポート
SVM、線形分類器、KNNなど複数の分類器オプションを提供します

モデル能力

ディープフェイク画像検出
画像特徴抽出
画像真正性分析

使用事例

セキュリティ検出
ソーシャルメディアコンテンツ審査
ソーシャルメディア上のディープフェイク画像を検出します
様々な偽造技術で生成された画像を効果的に識別できます
デジタルフォレンジック
法執行機関がデジタル画像の真正性検証を支援します
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