GPT
הוספת כלי
A

AI-image-detector

קוד פתוח

umm-maybecc-by-4.02022-10-04

  • transformers
  • pytorch
  • autotrain
  • vision
  • image-classification

מודל סיווג קל לזיהוי תמונות אמנות שנוצרו בבינה מלאכותית ישנה. היוצר שלו ממליץ לעבור לגרסה עדכנית יותר אלא אם אתם מכוונים ספציפית לכלים עתיקים.

  • 331 MBמשקל הקבצים
  • 363,326הורדות בחודש
  • 99לייקים

מה זה

מדובר בהוכחת היתכנות מסוף 2022 המבוססת על ViT שנועדה לסווג אם יצירה אמנותית נוצרה על ידי מודל גנרטיבי. המודל שוקל 331 מגה בייט בלבד בחמישה קבצים, והוא פותח ואומן באמצעות AutoTrain לבעיית סיווג בינארי. הוא מתמקד רק באיורים ואמנות ולא בצילומים אמיתיים או תמונות מסך.

על נייר המבחן שלו המודל הציג דיוק של 0.942 וציון F1 של 0.958, עם AUC של 0.980. הנתונים האלה מרשימים אבל מתייחסים אך ורק לתקופה שבה הוא אומן. הוא מכיר פלטים מוקדמים של מחוללים היסטוריים, ולכן המספרים האלה לא משקפים את היכולת שלו מול תמונות שנוצרו בשנים האחרונות.

מתאים ל

  • זיהוי אמנות מחוללים מוקדמת

    מתאים למי שמנתח מאגרי תמונות ישנים ורוצה לסנן תוצרי VQGAN וכלים מוקדמים אחרים.

  • סינון ראשוני ליצירות

    יכול לשמש כשכבת בדיקה ראשונה לאמנות דיגיטלית לפני העברה לבדיקת מומחה אנושי.

  • בדיקת היתכנות מקומית

    משקלו 331 מגה בייט בלבד, מה שמאפשר לבדוק שילוב ViT בסביבת פיתוח פשוטה.

איפה זה נופל

המודל אומן באוקטובר 2022, ולכן הנתונים שלו לא כוללים פלטים של Midjourney 5, SDXL או DALLE-3. היוצר מבהיר שהוא לא מיועד לזיהוי דיפ פייק בצילומים, ותמונות רגילות מהרשת, צילומי מסך או מצלמות רשת יבלבלו אותו לחלוטין. הוא מתאים רק כאינדיקטור ראשוני וחלקי עבור יצירות אמנותיות, ומחייב בדיקה אנושית במקרים של ציון גבוה.

שאלות
נפוצות

האם המודל יזהה תמונות שנוצרו בגרסאות חדשות של מידג׳רני?

היוצר מציין שהדאטה לא כולל גרסאות כמו Midjourney 5 או SDXL. ייתכן שהוא יזהה מאפיינים דומים בזכות אימון על המודלים הקודמים שלהם, אך המפתח עצמו ממליץ לעבור למודל המעודכן שלו ולא להסתמך על זה.

האם הוא מתאים לזיהוי תמונות פרופיל מזויפות או דיפ פייק?

לא. הכרטיס מדגיש שהמודל מוגבל לאמנות דיגיטלית וציורים. תמונות ממצלמות, פנים מציאותיות וצילומי מסך גורמים לו לטעויות ולא נכללו ביעדי הפיתוח שלו.

איך מריצים

טוענים אותו ישירות דרך ספריית transformers בפייתון כמודל לסיווג תמונה. בגלל המשקל הקטן שלו, סך הכל 331 מגה בייט, אין שום צורך בכרטיס מסך מפלצתי ואפשר להריץ אותו בקלות על מעבד רגיל בכל שרת פשוט או במחשב מקומי.

אם אתם צריכים לזהות פלטים של מודלים מודרניים יותר, עדיף לפנות לגרסה המעודכנת שלו שנקראת Organika/sdxl-detector, או להשתמש בשירותי API חיצוניים שמחזיקים מודלים שעברו אימון על דאטה עכשווי.

from transformers import pipeline

pipe = pipeline("image-classification", model="umm-maybe/AI-image-detector")
print(pipe("שלום"))

הקבצים

5 קבצים במאגר, 331 MB סך הכול. הקישורים מובילים ישירות ל־Hugging Face.

הרישיון

למרות הסימון הראשוני של cc-by-4.0, הטקסט מבהיר שמדובר ברישיון CC BY-ND 4.0 שמונע יצירת נגזרות. מותר להשתמש בו באפליקציה או באתר שלכם עם מתן קרדיט, אך נאסר לחלוטין לשלב אותו בתוך מערכות טקסט לתמונה שמטרתן ללמוד להתחמק מזיהוי.

  • שימוש מסחרי
  • שינוי הקוד
  • חובת ייחוס

הרישיון המלא בעמוד המודל ↗