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AI VS REAL IMAGE DETECTION
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AI VS REAL IMAGE DETECTION

Hemgによって開発
Google Vision Transformer (ViT)アーキテクチャを微調整した画像分類モデルで、AI生成画像と真正画像を区別するために使用されます
画像分類
Transformers
オープンソースライセンス:Apache-2.0#高精度画像分類#ViTアーキテクチャ#転移学習
ダウンロード数 259
リリース時間 : 3/17/2024

モデル概要

このモデルは、GoogleのViTアーキテクチャを画像分類タスクで微調整したバージョンで、AI生成画像と真正に撮影された画像を検出・区別するために特別に設計されています。

モデル特徴

高精度
評価データセットで95.84%の分類精度を達成
ViTアーキテクチャベース
Vision Transformerアーキテクチャを使用し、画像内のグローバルな特徴を効果的に捕捉
転移学習
事前学習済みViTモデルを微調整し、大規模な事前学習知識を活用

モデル能力

AI生成画像検出
真正画像検証
画像分類

使用事例

コンテンツモデレーション
ソーシャルメディアコンテンツモデレーション
ソーシャルメディア上のAI生成画像を自動検出
プラットフォームが潜在的な偽物や合成コンテンツを識別するのに役立つ
デジタルフォレンジック
ニュース画像検証
ニュース画像が真正に撮影されたものかどうかを検証
フェイクニュースや誤解を招くコンテンツへの対策に有効
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