/ Модель

Характеристики

Параметры
58,7 млн
Лицензия
CC BY 4.0
Архитектура
swin · dense
Опубликована
4 окт 2022

AI-image-detector

Классификация изображенийИзображение → label3 профессии

Экспериментальный классификатор Swin оценивает, было ли художественное изображение создано генеративным ИИ.

91 567скачиваний за 30 дней100лайковвеса обновлены3 янв 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

umm-maybe/AI-image-detector — экспериментальная модель классификации изображений на основе архитектуры Swin с 58,7 млн параметров. Она определяет, было ли художественное изображение сгенерировано ИИ, и обучалась как бинарный классификатор с помощью AutoTrain.

Модель создана в октябре 2022 года. По словам автора, обучающие данные не включали изображения из Midjourney 5, SDXL и DALL·E 3; результаты на изображениях от более новых генераторов могут быть верными, но это не гарантируется. Модель рассчитана на художественные изображения и не предназначена для выявления дипфейков или анализа скриншотов, веб-камер и другой обычной компьютерной графики. Её оценку следует считать одним из сигналов и при необходимости проверять с участием специалиста.

В README приведены метрики на проверочной выборке: accuracy 0,942, precision 0,938, recall 0,978, AUC 0,980 и F1 0,958. Это proof-of-concept, а не универсальная проверка происхождения изображений. Лицензия — CC BY 4.0.

Сценарии применения

  • первичная проверка художественной иллюстрации на генерацию ИИ
  • отбор изображений для экспертной проверки
  • классификация художественных изображений как созданных ИИ или нет

Ограничения

Обучающие данные не включали изображения из Midjourney 5, SDXL и DALL·E 3; качество на них не гарантируется. Модель предназначена для художественных изображений и может ошибаться на дипфейках, скриншотах, изображениях с веб-камер и другой компьютерной графике; её оценка не является окончательным доказательством происхождения.

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

NOTE: Unless you are trying to detect imagery generated using older models such as VQGAN+CLIP, please use the updated version of this detector instead.

This model is a proof-of-concept demonstration of using a ViT model to predict whether an artistic image was generated using AI.

It was created in October 2022, and as such, the training data did not include any samples generated by Midjourney 5, SDXL, or DALLE-3. It still may be able to correctly identify samples from these more recent models due to being trained on outputs of their predecessors.

Furthermore the intended scope of this tool is artistic images; that is to say, it is not a deepfake photo detector, and general computer imagery (webcams, screenshots, etc.) may throw it off.

In general, this tool can only serve as one of many potential indicators that an image was AI-generated. Images scoring as very probably artificial (e.g. 90% or higher) could be referred to a human expert for further investigation, if needed.

For more information please see the blog post describing this project at: https://medium.com/@matthewmaybe/can-an-ai-learn-to-identify-ai-art-545d9d6af226

Model Trained Using AutoTrain

  • Problem type: Binary Classification
  • Model ID: 1519658722
  • CO2 Emissions (in grams): 7.9405

Validation Metrics

  • Loss: 0.163
  • Accuracy: 0.942
  • Precision: 0.938
  • Recall: 0.978
  • AUC: 0.980
  • F1: 0.958

License Notice

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NoDerivatives 4.0 International License.

You may distribute and make this model available to others as part of your own web page, app, or service so long as you provide attribution. However, use of this model within text-to-image systems to evade AI image detection would be considered a "derivative work" and as such prohibited by the license terms.

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
c7e223b

0 моделей