许可协议：Apache-2.0
评估指标：

• 准确率
• F1分数
  基础模型：
• google/vit-base-patch16-224-in21k

该模型用于检测图像是真实还是伪造（AI生成）。

对希望在生产环境中使用此模型的用户的重要提示：

请注意，该模型是基于约两年前收集的数据集训练的。自那时以来，常见AI工具生成的深度伪造图像技术已取得显著进展，导致概念漂移现象显著。为缓解此问题，我强烈建议您使用最新的标注数据重新训练模型。作为一种快速解决方案，可以简单降低判定图像为伪造的阈值（例如从默认的0.5降至0.1甚至0.01）。但需注意，此操作需自行承担风险，重新训练模型才是处理概念漂移的更优方法。

更多详情请参阅：https://www.kaggle.com/code/dima806/cifake-ai-generated-image-detection-vit

分类报告：  

              精确率  召回率  F1分数  支持数  

        真实     0.9868   0.9780   0.9824    24000  
        伪造     0.9782   0.9870   0.9826    24000  

    准确率                         0.9825    48000  
    宏平均     0.9825   0.9825   0.9825    48000  
加权平均     0.9825   0.9825   0.9825    48000