/ Модель

Характеристики

Параметры
58,7 млн
Лицензия
cc-by-nc-3.0
Архитектура
swin · dense
Опубликована
31 дек 2023

sdxl-detector

Классификация изображенийИзображение → label3 профессии

Классификатор Swin для выявления изображений, созданных SDXL, с ограниченной надёжностью на генерациях других моделей.

91 256скачиваний за 30 дней62лайкавеса обновлены6 сен 2024

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

SDXL Detector — модель классификации изображений, созданная Organika дообучением детектора AI-изображений umm-maybe. Она использует архитектуру Swin и содержит 58,7 млн параметров. Модель предназначена для распознавания изображений, созданных SDXL, и различения таких изображений от изображений из Wikimedia; обучающий набор включал пары изображений Wikimedia и генераций SDXL по подписям BLIP.

Автор сообщает об улучшении относительно исходного детектора на изображениях от более новых диффузионных моделей и на разнообразных сюжетах, а также приводит метрики проверки: точность 98,1% и F1 97,3%. Качество может быть ниже для генераций других моделей; на изображениях от старых систем, например VQGAN+CLIP, модель уступает исходному детектору. Доступны веса safetensors и формат ONNX. Лицензия CC BY-NC 3.0 ограничивает использование некоммерческими целями; автор также отмечает возможные вопросы авторских прав в данных, использованных для обучения исходного детектора.

Сценарии применения

  • проверка, создано ли изображение с помощью SDXL
  • фильтрация генераций SDXL в коллекции изображений
  • анализ изображений для учебных проектов по распознаванию AI-контента

Ограничения

Модель может хуже распознавать изображения, созданные не SDXL, и уступает исходному детектору на генерациях старых систем, например VQGAN+CLIP. Лицензия CC BY-NC 3.0 допускает только некоммерческое использование.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

SDXL Detector

This model was created by fine-tuning the umm-maybe AI art detector on a dataset of Wikimedia-SDXL image pairs, where the SDXL image is generated using a prompt based upon a BLIP-generated caption describing the Wikimedia image.

This model demonstrates greatly improved performance over the umm-maybe detector on images generated by more recent diffusion models as well as non-artistic imagery (given the broader range of subjects depicted in the random sample drawn from Wikimedia).

However, its performance may be lower for images generated using models other than SDXL. In particular, this model underperforms the original detector for images generated using older models (such as VQGAN+CLIP).

The data used for this fine-tune is either synthetic (generated by SDXL) and therefore non-copyrightable, or downloaded from Wikimedia and therefore meeting their definition of "free data" (see https://commons.wikimedia.org/wiki/Commons:Licensing for details). However, the original umm-maybe AI art detector was trained on data scraped from image links in Reddit posts, some of which may be copyrighted. Therefore this model as well as its predecessor should be considered appropriate for non-commercial (i.e. personal or educational) fair uses only.

Model Trained Using AutoTrain

  • Problem type: Image Classification

Validation Metrics

loss: 0.08717025071382523

f1: 0.9732620320855615

precision: 0.994535519125683

recall: 0.9528795811518325

auc: 0.9980461893059392

accuracy: 0.9812734082397003

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
SwinForImageClassification
Ревизия весов
b37fede

0 моделей