Ai Image Detector

🚀 AI圖像檢測器

本模型旨在檢測圖像是真實的還是由AI生成的。它採用視覺變換器（ViT）架構，能夠提供準確的分類結果。

🚀 快速開始

本模型用於檢測圖像是否為AI生成，使用視覺變換器（ViT）架構進行準確分類。

✨ 主要特性

• 能夠準確檢測圖像是真實的還是AI生成的。
• 使用視覺變換器（ViT）架構，保證分類的準確性。

💻 使用示例

基礎用法

from transformers import ViTImageProcessor, ViTForImageClassification
from PIL import Image
import torch

# 加載模型和處理器
processor = ViTImageProcessor.from_pretrained("C:/Users/SUPREME TECH/Desktop/SAM3/ai-image-detector")
model = ViTForImageClassification.from_pretrained("C:/Users/SUPREME TECH/Desktop/SAM3/ai-image-detector")

def detect_image(image_path):
    # 打開並準備圖像
    image = Image.open(image_path)
    if image.mode != 'RGB':
        image = image.convert('RGB')
    
    # 處理圖像
    inputs = processor(images=image, return_tensors="pt")
    
    # 獲取預測結果
    with torch.no_grad():
        outputs = model(**inputs)
        predictions = outputs.logits.softmax(dim=-1)
    
    # 分析結果
    scores = predictions[0].tolist()
    results = [
        {"label": "REAL", "score": scores[0]},
        {"label": "FAKE", "score": scores[1]}
    ]
    
    # 按置信度對結果進行排序
    results.sort(key=lambda x: x["score"], reverse=True)
    
    return {
        "prediction": results[0]["label"],
        "confidence": f"{results[0]['score']*100:.2f}%",
        "detailed_scores": [
            f"{r['label']}: {r['score']*100:.2f}%" 
            for r in results
        ]
    }

# 測試代碼
if __name__ == "__main__":
    # 你可以在這裡更改圖像路徑
    image_path = "path/to/your/image.jpg"
    
    try:
        result = detect_image(image_path)
        print("\n圖像分析結果:")
        print(f"分類: {result['prediction']}")
        print(f"置信度: {result['confidence']}")
        print("\n詳細信息:")
        for score in result['detailed_scores']:
            print(f"- {score}")
            
    except Exception as e:
        print(f"發生錯誤: {str(e)}")

高級用法

async function detectImage(imageFile) {
  const formData = new FormData();
  formData.append('image', imageFile);

  const response = await fetch('YOUR_API_ENDPOINT', {
    method: 'POST',
    body: formData
  });

  return await response.json();
}

📚 詳細文檔

模型將圖像分為以下兩類：

• 真實圖像 (0)：圖像是真實的，並非由AI生成。
• AI生成圖像 (1)：圖像是由AI生成的。

🔧 技術細節

📦 安裝指南

使用該模型需要安裝以下依賴：

• transformers>=4.30.0
• torch>=2.0.0
• Pillow>=9.0.0

📄 許可證

本項目採用MIT許可證。

⚠️ 重要提示

• 該模型在清晰、高質量的圖像上表現最佳。
• 對於經過大量編輯的照片，模型的準確性可能會降低。
• 該模型設計用於一般的圖像檢測。

開發者信息

• 創建者：yaya36095
• 許可證：MIT
• 倉庫地址：https://huggingface.co/yaya36095/ai-image-detector