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Deepfake Detector Model V1

由prithivMLmods開發
基於SigLIP2視覺-語言編碼器微調的深度偽造圖像檢測模型,用於二分類真實與合成圖像
下載量 8,112
發布時間 : 3/17/2024

模型概述

該模型專門用於檢測通過合成媒體技術生成的偽造圖像,採用SiglipForImageClassification架構,在OpenDeepfake-Preview數據集上微調得到。

模型特點

高精度檢測
在測試集上達到94.44%的準確率,F1分數0.9444
基於SigLIP2架構
採用先進的視覺-語言預訓練模型架構
二分類能力
可明確區分真實圖像與AI生成的偽造圖像

模型能力

圖像真實性分析
深度偽造檢測
二分類圖像處理

使用案例

內容安全
社交媒體內容審核
自動識別平臺上的深度偽造內容
可幫助減少虛假信息傳播
數字取證
圖像真實性驗證
用於法律證據的圖像真實性鑑定
輔助數字取證工作
安全監控
身份驗證系統
集成到生物識別系統中檢測偽造圖像
增強系統防欺騙能力
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