AI ImageClassification MidjourneyV6 SDXL

🚀 AI画像分類 - Midjourney V6 & SDXLのモデルカード

このモデルは、AI生成画像と人間が作成した画像を区別するために設計された画像分類モデルです。特にMidjourney V6とStable Diffusion XL (SDXL)の出力に焦点を当てています。

データセット

• ideepankarsharma2003/ImageClassificationStableDiffusion_small
• ideepankarsharma2003/Midjourney_v6_Classification_small_shuffled
• ideepankarsharma2003/AIGeneratedImages_Midjourney

タグ

• image-classification
• ai-gen-images

📚 詳細情報

モデルの説明

このモデルは、Swin Transformerベースの分類器で、AI生成画像と人間が作成した画像を区別するために設計されています。特にMidjourney V6とStable Diffusion XL (SDXL)の出力に焦点を当てており、AI生成画像の選りすぐりのデータセットで学習されています。

• 開発者: Deepankar Sharma
• モデルの種類: 画像分類 (Swin Transformer)
• 微調整元のモデル: SwinForImageClassification

モデルのソース

• リポジトリ: Hugging Face Model Repository

🎯 用途

直接的な用途

このモデルは、Midjourney V6とSDXLからのAI生成画像を検出するために使用できます。コンテンツモデレーション、事実検証、合成メディアの検出に役立ちます。

想定外の用途

• このモデルは、すべての生成モデルからのAI生成画像を検出するように設計されていません。
• 大幅に編集されたAI生成画像や人間の要素が混じった画像では、性能が低下する可能性があります。
• 法医学レベルのディープフェイク検出を目的としていません。

⚠️ バイアス、リスク、制限事項

このモデルは、Midjourney V6とStable Diffusion XLのデータセットで特化して学習されています。他のAIモデルで生成された画像に対しては、汎化性能が低い可能性があります。また、データセットのバイアスにより、誤検知（本物の画像をAI生成画像と誤って判定する）や見逃し（AI生成コンテンツを検出できない）が発生する可能性があります。

推奨事項

ユーザーは、結果を他のツールで検証し、重要な決定をする際にはこのモデルのみに依存しないでください。モデルの性能は、デプロイ前にドメイン固有のデータセットでテストする必要があります。

🚀 クイックスタート

🤗 Transformersライブラリを使用してこのモデルを利用することができます。

from transformers import AutoModelForImageClassification, AutoFeatureExtractor
from PIL import Image
import torch

# モデルと特徴抽出器をロード
model_name = "ideepankarsharma2003/AI_ImageClassification_MidjourneyV6_SDXL"
model = AutoModelForImageClassification.from_pretrained(model_name)
feature_extractor = AutoFeatureExtractor.from_pretrained(model_name)

# 画像をロードして前処理
image = Image.open("path_to_image.jpg")
inputs = feature_extractor(images=image, return_tensors="pt")

# 推論を実行
with torch.no_grad():
    outputs = model(**inputs)
    logits = outputs.logits
    predicted_label = logits.argmax(-1).item()

# ラベルマッピング
id2label = {0: "ai_gen", 1: "human"}
print("Predicted label:", id2label[predicted_label])

🔧 学習の詳細

学習データ

このモデルは、以下のデータセットで学習されています。

• ImageClassificationStableDiffusion_small
• Midjourney_v6_Classification_small_shuffled
• AIGeneratedImages_Midjourney

学習手順

• 画像サイズ: 224x224
• パッチサイズ: 4
• 埋め込み次元: 128
• レイヤー数: 4
• 各ステージのアテンションヘッド数: [4, 8, 16, 32]
• ドロップアウト率:
  • アテンション: 0.0
  • 隠れ層: 0.0
  • ドロップパス: 0.1
• 活性化関数: GeLU
• オプティマイザー: AdamW
• 学習率スケジューラー: Cosine Annealing
• 精度: float32
• 学習ステップ数: 3414

📊 評価

テストデータ、要因、メトリクス

テストデータ

このモデルは、学習データセットから分離された検証データセットで評価されました。

メトリクス

• 正解率
• 適合率と再現率
• F1スコア

まとめ

このモデルは、AI生成画像と人間が作成した画像を効果的に区別できますが、データセットのバイアスや分布外のサンプルによって、性能が影響を受ける可能性があります。

📖 引用

このモデルを使用する場合は、以下のように引用してください。

@misc{ai_image_classification,
  author = {Deepankar Sharma},
  title = {AI Image Classification - Midjourney V6 & SDXL},
  year = {2024},
  publisher = {Hugging Face},
  howpublished = {\url{https://huggingface.co/ideepankarsharma2003/AI_ImageClassification_MidjourneyV6_SDXL}}
}

👨‍💻 モデルカード作成者

• 作成者: Deepankar Sharma