Характеристики

Параметры: 113 млн
Архитектура: vit · dense
Базовая модель: deepfake_vs_real_image_detection
Опубликована: 15 янв 2025

Ссылки

Hugging Face

glass_fine_tuned_deepfake_detection

CodyNeo

Классификация изображенийИзображение → label3 профессии

Дообученная ViT-модель для классификации изображений как реальных или deepfake.

222скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены15 янв 2025

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

CodyNeo/glass_fine_tuned_deepfake_detection — модель компьютерного зрения для классификации изображений, дообученная на базе dima806/deepfake_vs_real_image_detection. Модель использует архитектуру Vision Transformer (ViT), содержит около 113,2 млн параметров и обучалась на датасете glassona/Deepfake-190kf.

Модель предназначена для определения того, является ли изображение подлинным или сгенерированным либо изменённым с помощью технологий deepfake. Её можно применять для предварительной проверки изображений, модерации медиаконтента и исследовательского анализа синтетических изображений. Поддерживаемые языки для этой задачи не применяются. В README и метаданных лицензия не указана, поэтому условия использования необходимо уточнить отдельно.

Сценарии применения

проверка изображений на признаки deepfake
модерация пользовательских изображений
предварительный анализ синтетического медиаконтента
исследование методов обнаружения deepfake

Ограничения

Модель может ошибаться на изображениях, отличающихся от данных обучения, и не гарантирует надёжное обнаружение всех типов deepfake. Лицензия и подробные сведения о точности в доступных материалах не указаны.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

II.11Разработка и данныеКибербезопасность и приватностьAI помогает обнаруживать киберугрозы, защищать данные и помогать реагировать на инциденты.25 задач4 232модели IV.9Отраслевые задачиМедиа, журналистика, культура, архивы и игрыAI помогает создавать, искать, сохранять и персонализировать медиа, культурный и игровой контент.44 задачи14 938моделей II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Автор не опубликовал карточку модели.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · image-classification

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры: ViTForImageClassification
Ревизия весов: 570fcf4