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Vit Deepfake Detection
V
Vit Deepfake Detection
Wvolfによって開発
このモデルはRudolf Enyimbaによってトレーニングされ、ディープフェイク画像を検出するために使用され、テスト精度は98.70％に達しました。
ダウンロード数 1,990
リリース時間 : 1/4/2024
モデル概要
ディープフェイク画像を検出するために特別に設計されたディープラーニングモデルで、顔画像の真正性検証に適しています。
モデル特徴
高精度
テストセットで98.70％の精度を達成し、優れたパフォーマンスを発揮します。
ディープフェイク検出
ディープフェイク画像に特化して最適化されており、AI処理された顔画像を効果的に識別できます。
モデル能力
画像分類
ディープフェイク検出
顔真正性検証
使用事例
セキュリティ検証
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で拡散されるディープフェイク顔画像を検出
98.7％の偽造コンテンツを効果的に識別可能
本人認証システム
生体認証システムのセキュリティを強化し、偽造顔攻撃を防止
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