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Ai Vs Human Generated Image Detection
基於Vision Transformer (ViT)的圖像分類模型，用於區分AI生成與人類創作的圖像，準確率達98%。
下載量 148
發布時間 : 1/25/2025
模型概述
該模型使用Google的ViT架構，專門針對AI生成圖像檢測任務進行微調，可高效識別圖像是否由AI生成。
模型特點
高精度檢測
在測試集上達到98%的準確率，F1分數0.978
平衡性能
對AI生成和人類創作圖像的識別表現均衡（召回率均>96%）
現代架構
基於Vision Transformer架構，優於傳統CNN方法
模型能力
AI生成圖像檢測
圖像真實性分析
二分類圖像識別
使用案例
內容審核
社交媒體AI內容標記
自動識別平臺上的AI生成圖像
可減少人工審核工作量98%
數字取證
虛假信息檢測
識別可能用於虛假宣傳的AI生成圖像
準確識別96.5%的合成圖像
精選推薦AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
專為泰語設計的80億參數指令模型，性能媲美GPT-3.5-turbo，優化了應用場景、檢索增強生成、受限生成和推理任務
大型語言模型
Transformers 支持多種語言
Transformers 支持多種語言L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一個基於SODA數據集訓練的超小型對話模型，專為邊緣設備推理設計，體積僅為Cosmo-3B模型的2%左右。
對話系統 Transformers 英語
Transformers 英語C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基於RoBERTa架構的中文抽取式問答模型，適用於從給定文本中提取答案的任務。
問答系統 中文
R
uer
2,694
98