AuthentiVision

أصيل؟

نموذج مصادقة للوجه الحديثة للكشف عن الصور التي تم إنشاؤها

Luggingface | البيانات | العرض التوضيحي | مدونة التكنولوجيا

مقارنة الوجه الحقيقي مقابل الذكاء الاصطناعى

وجه حقيقي	الوجه المولد من الذكاء الاصطناعى

؟ سمات

• دقة عالية في التمييز بين الوجوه الحقيقية عن تلك التي تم إنشاؤها من الذكاء الاصطناعي
• تقنيات استخراج الميزات المتعددة للكشف القوي
• واجهة برمجة تطبيقات سهلة الاستخدام للتكامل السريع
• استنتاج خفيف الوزن وفعال

بداية سريعة

git clone https://github.com/TimeLabHub/AuthentiVision.git
cd AuthentiVision
pip install -r requirements.txt

 from authentivision import AuthentiVision

# Initialize detector
detector = AuthentiVision ()

# Make prediction
label , confidence = detector . predict ( "path_to_image.jpg" )
print ( f"Prediction: { label } (Confidence: { confidence :.2f } )" )

الوثائق

للحصول على وثائق مفصلة ، يرجى زيارة مدونة التكنولوجيا الخاصة بنا.

حالات الاستخدام (قريبًا)

• أنظمة التحقق من الهوية
• آثار محتوى وسائل التواصل الاجتماعي
• الطب الشرعي الرقمي
• تطبيقات الأمن

؟ رخصة

تم ترخيص هذا المشروع بموجب ترخيص Apache 2.0 - راجع ملف الترخيص للحصول على التفاصيل.

؟ شكر وتقدير

• شكرا لجميع المساهمين والباحثين في هذا المجال
• شكر خاص لمجتمع المصدر المفتوح

اقتباس

إذا كنت تستخدم Authentivision في بحثك أو مشروعك ، فيرجى الاستشهاد بالمدونة التقنية الخاصة بنا:

 @online { authentivision2024 ,
    title = { AuthentiVision: Finding Yourself in the Real World } ,
    author = { Haijian Wang and Zhangbei Ding and Yefan Niu and Xiaoming Zhang } ,
    year = { 2024 } ,
    url = { https://timelabhub.github.io/ } ,
    note = { Medium blog post }
}