/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
convnext · dense
Библиотека
pytorch
Опубликована
9 окт 2026

Imager-1

Классификация изображенийИзображение → label

Imager-1 — модель ConvNeXt для классификации изображений как сгенерированных ИИ или реальных, включая изображения DALL·E 2.

6 528скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены10 окт 2026

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

Imager-1 — модель компьютерного зрения, разработанная Imager для бинарной классификации изображений: она определяет, сгенерировано ли изображение ИИ или является реальным. В карточке заявлена поддержка обнаружения изображений DALL·E 2. Модель построена на архитектуре ConvNeXt, содержит около 50 млн параметров и предназначена для интеграции разработчиками в собственные системы; в README также упоминается браузерный запуск через ONNX, хотя в репозитории указаны веса PyTorch.

По данным README, точность на валидационной выборке составила 98,18%; этот показатель относится к описанной авторами оценке и не гарантирует такого же качества на изображениях из других источников или от новых генераторов. Модель выдаёт оценки для классов «сгенерировано ИИ» и «реальное». Лицензия — Apache-2.0. Это базовая версия для разработчиков и исследователей; отдельно заявлена проверка производственных версий.

Сценарии применения

  • проверка изображения на генерацию с помощью ИИ
  • классификация изображений DALL·E 2
  • оценка вероятности, что изображение подлинное
  • добавление детектора синтетических изображений в приложение
  • анализ изображений для модерации или проверки происхождения

Ограничения

Заявленная точность получена на валидационной выборке авторов и не гарантирует качество для новых генераторов или данных, отличающихся от обучающих. В README указано обнаружение DALL·E 2; поддержка DALL·E 3 и других генераторов обещана для будущих моделей.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Imager-1

Imager-1 is an AI model designed to detect AI-generated images with high precision; it can detect DALL-E 2. We will soon launch imager-1-small and imager-2, which will be able to detect DALL-E 3 and other text-to-image models.

Try it

imager.cc.cd

Upload an image and get an instant prediction
with confidence scores for both AI-generated and Real classes.

Results

AccuracyLossParameters
98.18%0.171750M

Validation Accuracy: 98.18% — evaluated on 15% of the dataset, never seen during training.

Validation Loss: 0.1717 — the model shows strong generalization with no signs of overfitting.

Parameters: 50M — optimized for real-world deployment, including browser inference via ONNX.

About this release

This repository contains the base model of Imager-1, released for developers and researchers who want direct access to the architecture, weights, and training pipeline.

Imager always publishes a separately verified and production-ready version of each model, tested against real-world generators before release. This base model is provided so the community can build on top of it, fine-tune it, or integrate it into their own systems.

Access to the most powerful Imager models is always granted through the official channels.

Task

Binary image classification.

LabelMeaning
0AI-generated
1Real

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · pytorch · image-classification

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
ConvNextForImageClassification
Ревизия весов
89528cd

0 моделей