sdxl-detectorオープンソースモデル - 無料でデプロイしてSDXL生成画像を精度良く検出

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Sdxl Detector

Organikaによって開発

このモデルは、Wikimedia-SDXL画像ペアデータセットでumm-maybe AIアート検出器を微調整して作成され、SDXLによって生成された画像を検出するために特別に設計されています。

画像分類

Transformers

#AI生成画像検出 #SDXL専用 #高精度分類

ダウンロード数 21.10k

リリース時間 : 12/31/2023

モデル概要

SDXL検出器は、SDXLによって生成された画像と実写画像を区別するための画像分類モデルです。SDXL生成画像に対して優れた性能を発揮しますが、他のモデルで生成された画像では性能が低い可能性があります。

モデル特徴

SDXL画像の高性能検出

SDXLによって生成された画像において顕著な性能向上を示し、SDXL生成画像と実写画像を正確に区別できます。

幅広いテーマカバレッジ

トレーニングデータがWikimediaに由来するため、非芸術的な画像や幅広いテーマ範囲を処理できます。

非商用利用

このモデルとその前身は、非商用（個人または教育目的）のフェアユースのみに使用できます。

モデル能力

画像分類

AI生成画像検出

SDXL画像識別

使用事例

コンテンツモデレーション

AI生成コンテンツの検出

プラットフォームのコンテンツモデレーションに使用し、SDXLによって生成された画像を識別します。

SDXL生成画像を高精度で識別

教育研究

AI生成画像の研究

学術研究に使用し、AI生成画像の特徴とトレンドを分析します。

🚀 SDXL Detector

このモデルは、Wikimedia-SDXL画像ペアのデータセットでumm-maybe AI art detectorをファインチューニングすることで作成されました。SDXL画像は、Wikimedia画像を説明するBLIP生成キャプションに基づくプロンプトを使用して生成されます。このモデルは、最近の拡散モデルで生成された画像や非芸術的な画像に対して、umm-maybe検出器よりも大幅に性能が向上しています。

🚀 クイックスタート

このモデルは、Wikimedia-SDXL画像ペアのデータセットでumm-maybe AI art detectorをファインチューニングすることで作成されました。SDXL画像は、Wikimedia画像を説明するBLIP生成キャプションに基づくプロンプトを使用して生成されます。

このモデルは、最近の拡散モデルで生成された画像や非芸術的な画像に対して、umm-maybe検出器よりも大幅に性能が向上しています（Wikimediaからランダムに抽出されたサンプルに描かれている幅広い主題を考慮すると）。

ただし、SDXL以外のモデルを使用して生成された画像に対しては、性能が低くなる可能性があります。特に、このモデルは、古いモデル（VQGAN+CLIPなど）を使用して生成された画像に対して、元の検出器よりも性能が劣ります。

このファインチューニングに使用されたデータは、合成データ（SDXLによって生成された）であり、著作権を持たないもの、またはWikimediaからダウンロードされたものであり、彼らの定義による「フリーデータ」に該当します（詳細はhttps://commons.wikimedia.org/wiki/Commons:Licensing を参照）。ただし、元のumm-maybe AI art detectorは、Redditの投稿内の画像リンクからスクレイピングされたデータでトレーニングされており、その一部は著作権がある可能性があります。したがって、このモデルとその前身は、非商用（つまり、個人または教育目的）のフェアユースにのみ適していると考えられます。