Dual-Expert Vision Transformer (Defactify Balanced) — ансамблевая модель для классификации изображений и выявления изображений, созданных ИИ. Она использует двух специализированных экспертов: Guardian снижает число ложных срабатываний на настоящих фотографиях, а Hunter ищет артефакты современных генераторов диффузионных изображений. В README приведены веса экспертов для балансировки классификатора и результаты оценки на 500 примерах Defactify Test: точность по сбалансированным классам и Macro F1 составили 79%, полнота для настоящих изображений — 80%, для изображений ИИ — 78%. Заявленная задержка около 6,57 мс достигается при использовании параллельных CUDA-потоков.

Модель принимает изображения и классифицирует их как реальные или созданные ИИ. Карточка указывает поддержку английского и индонезийского языков, однако задача визуальной классификации не требует текстового ввода. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. Метрики получены на ограниченной тестовой выборке, поэтому качество на других типах изображений и генераторов может отличаться.