Характеристики

Лицензия: MIT
Библиотека: pytorch
Опубликована: 14 июл 2026

Ссылки

Hugging Face

GUARD

hichameddoubi

Классификация изображенийИзображение → label

Набор контрольных точек GUARD-AI классифицирует изображения как сгенерированные ИИ или реальные.

0скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены5 авг 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

GUARD — набор контрольных точек детекторов, использованных в бенчмарке GUARD-AI для классификации изображений как созданных ИИ или реальных. Репозиторий содержит веса детекторов, а архитектуры определяются в исходных репозиториях и подключаются кодовой базой GUARD для оценки. Каждый детектор выдаёт один логит поддельности; для переобученных контрольных точек применяется калиброванный порог решения. Модель предназначена для проверки происхождения изображений, включая изображения, созданные генеративными системами.

Репозиторий использует PyTorch и распространяется по лицензии MIT. Карточка не сообщает конкретный размер модели, поддерживаемые языки или ограниченный набор генераторов, поэтому их нельзя установить по представленным данным.

Сценарии применения

проверка, создано ли изображение генеративной моделью
фильтрация изображений, сгенерированных ИИ
оценка детекторов синтетических изображений в бенчмарке
анализ изображений из Stable Diffusion

Ограничения

Результат представляет собой оценку поддельности с порогом решения, а надёжность за пределами генераторов и условий оценки GUARD-AI по карточке установить нельзя. Архитектуры находятся в исходных репозиториях детекторов.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

GUARD-AI Checkpoints

Checkpoints used in the GUARD-AI benchmark.

Checkpoint format

import torch
ckpt = torch.load("wang2020/genimage_sd14_best.pth", map_location="cpu")
state_dict = ckpt["model"]      # detector backbone weights
threshold  = ckpt["threshold"]  # Youden-J calibrated decision threshold (retrained ckpts only)

All detectors output a single fake-logit; sigmoid(logit) >= threshold ⇒ "AI-generated". Architecture definitions live in each detector's original repository; the GUARD codebase vendors and wires them for evaluation.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · pytorch · image-classification

Нельзя запустить

В репозитории нет config.json: не понять архитектуру модели.

Ревизия весов: 8cbebb4