/ Модель

Характеристики

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

imager-1-tiny

Классификация изображенийИзображение → label

Компактная модель ResNet для определения, является ли изображение сгенерированным ИИ или реальным.

5 976скачиваний за 30 дней0лайковвеса 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-Tiny — компактная модель семейства Imager для бинарной классификации изображений: она определяет, создано ли изображение искусственным интеллектом или является реальным. Разработчик позиционирует её как базовую версию для разработчиков и исследователей; модель построена на архитектуре ResNet и содержит 25 млн параметров.

Модель предназначена для быстрой проверки изображений на сервере или периферийном устройстве, а также для интеграции в приложения обнаружения синтетических изображений. README сообщает о точности 93% и значении функции потерь 0,2417 на отложенной части датасета, но не приводит сведения о составе и размере датасета или независимой оценке на реальных генераторах. Для этого выпуска указана лицензия Apache-2.0. Разработчик отмечает, что отдельно выпускает проверенную версию для производственного применения; эта базовая модель предназначена для дальнейшей работы сообщества.

Сценарии применения

  • Проверка изображения на генерацию искусственным интеллектом
  • Разметка изображений как синтетических или реальных
  • Предварительная фильтрация изображений в пользовательском приложении
  • Интеграция детектора синтетических изображений в серверный сервис
  • Запуск классификации изображений на периферийном устройстве

Ограничения

В README не описаны состав и размер датасета, а заявленная точность основана на отложенной части этого датасета; результаты проверки на реальных генераторах для данной базовой версии не приведены. Разработчик указывает, что отдельно выпускает проверенную производственную версию.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Imager-1-Tiny

Imager-1-Tiny is the lightweight version of the Imager family: an AI-generated image detector with 25M parameters, designed for fast inference and deployment on servers or edge devices via ONNX.

Try it

imager.cc

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

Results

AccuracyLossParameters
93.00%0.241725M

Validation Accuracy: 93.00% — evaluated on 15% of the dataset, never seen during training.

Validation Loss: 0.2417 — the model shows strong generalization with no signs of overfitting.

Parameters: 25M — optimized for fast inference on servers and edge devices.

About this release

This repository contains the base model of Imager-1-Tiny, released for developers and researchers who want direct access to the 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
ResNetForImageClassification
Ревизия весов
7f866d7

0 моделей