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Deepfake Vs Real Image Detection
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Deepfake Vs Real Image Detection

Developed by dima806
Vision Transformerアーキテクチャに基づく画像分類モデルで、本物の画像とAI生成の偽造画像を検出します。
画像分類
Transformers
Open Source License:Apache-2.0#ディープフェイク検出#高精度分類#ViTアーキテクチャ
Downloads 129.66k
Release Time : 10/14/2023

Model Overview

このモデルはGoogleのViTアーキテクチャに基づいており、本物の顔画像とAI生成のディープフェイク画像を区別するために特別に設計されています。テストデータセットで極めて高い精度（99.27%）を示しています。

Model Features

高精度検出
テストセットで99.27%の精度とF1スコアを達成し、本物と偽造画像を効果的に区別できます
ViTアーキテクチャ採用
Vision Transformerアーキテクチャを採用し、自己注意メカニズムで画像のグローバル特徴を捕捉します
事前学習モデルのファインチューニング
ImageNet-21kで事前学習されたViTモデルをファインチューニングしており、強力な特徴抽出能力を持っています

Model Capabilities

画像真正性分析
ディープフェイク検出
二値画像認識

Use Cases

コンテンツモデレーション
ソーシャルメディアの偽コンテンツ検出
ユーザーがアップロードしたAI生成の偽造顔画像を自動識別
99%以上の偽造画像拡散を削減可能
セキュリティ検証
認証システム強化
攻撃者がAI生成の偽造画像を使用して顔認識システムを欺くのを防止
生体認証システムの安全性を大幅に向上
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