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Vit Deepfake Detection
V
Vit Deepfake Detection
由 Wvolf 开发
该模型由Rudolf Enyimba训练完成，用于检测深度伪造图像，测试准确率达98.70%。
下载量 1,990
发布时间 : 1/4/2024
模型简介
专为检测深度伪造图像而设计的深度学习模型，适用于人脸图像的真实性验证。
模型特点
高准确率
在测试集上达到98.70%的准确率，表现优异。
深度伪造检测
专门针对深度伪造图像进行优化，能有效识别经过AI处理的人脸图像。
模型能力
图像分类
深度伪造检测
人脸真实性验证
使用案例
安全验证
社交媒体内容审核
检测社交媒体上传播的深度伪造人脸图像
可有效识别98.7%的伪造内容
身份验证系统
增强生物识别系统的安全性，防止伪造人脸攻击
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专为泰语设计的80亿参数指令模型，性能媲美GPT-3.5-turbo，优化了应用场景、检索增强生成、受限生成和推理任务
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