A
AI VS REAL IMAGE DETECTION
由 Hemg 开发
基于Google Vision Transformer (ViT)架构微调的图像分类模型，用于区分AI生成图像与真实图像
下载量 259
发布时间 : 3/17/2024
模型简介
该模型是基于Google的ViT架构在图像分类任务上微调的版本，专门用于检测和区分AI生成的图像与真实拍摄的图像。
模型特点
高准确率
在评估集上达到95.84%的分类准确率
基于ViT架构
使用Vision Transformer架构，能有效捕捉图像中的全局特征
迁移学习
基于预训练的ViT模型微调，充分利用大规模预训练知识
模型能力
AI生成图像检测
真实图像验证
图像分类
使用案例
内容审核
社交媒体内容审核
自动检测社交媒体上的AI生成图像
可帮助平台识别潜在的虚假或合成内容
数字取证
新闻图像验证
验证新闻图片是否为真实拍摄
有助于打击虚假新闻和误导性内容
精选推荐AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
专为泰语设计的80亿参数指令模型，性能媲美GPT-3.5-turbo，优化了应用场景、检索增强生成、受限生成和推理任务
大型语言模型
Transformers
Transformers 支持多种语言
L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一个基于SODA数据集训练的超小型对话模型，专为边缘设备推理设计，体积仅为Cosmo-3B模型的2%左右。
对话系统 Transformers
Transformers 英语
C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基于RoBERTa架构的中文抽取式问答模型，适用于从给定文本中提取答案的任务。
问答系统
中文
R
uer
2,694
98
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