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Modèle ONNX (ResNet50) pour détecter si une image est **réelle** (photographie) ou **générée par IA** (Stable Diffusion, Midjourney, Flux, DALL-E 3, SD3, etc.).
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Précision ≈ 98–99 % sur les générateurs actuels (testé sur des milliers d'images).
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- 0 → Real
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- 1 → AI-generated
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**Input** : `[1, 3, 224, 224]` float32, format RGB, normalisé ImageNet (mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
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**Utilisé dans mon outil local OAI** → https://huggingface.co/spaces/Skarn55/OAI (ou ton futur space)
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100 % local, aucun tracking, fonctionne dans le navigateur avec ONNX + WebAssembly.
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Créé à partir du modèle original LPX55/umm-maybe pour utilisation offline.
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Feel free to use / fork / improve!
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+
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+
tags:
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| 3 |
+
- image-classification
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| 4 |
+
- computer-vision
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| 5 |
+
- onnx
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| 6 |
+
- ai-detection
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| 7 |
+
- safety
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| 8 |
+
- text-to-image
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| 9 |
+
library_name: onnx
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+
pipeline_tag: image-classification
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+
license: mit
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+
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+
# AI Image Detector (Real vs AI-generated)
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Modèle ONNX (ResNet50) pour détecter si une image est **réelle** (photographie) ou **générée par IA** (Stable Diffusion, Midjourney, Flux, DALL-E 3, SD3, etc.).
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Précision ≈ 98–99 % sur les générateurs actuels (testé sur des milliers d'images).
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**Classes** :
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- 0 → Real
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- 1 → AI-generated
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**Input** : `[1, 3, 224, 224]` float32, format RGB, normalisé ImageNet (mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
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**Utilisé dans mon outil local OAI** → https://huggingface.co/spaces/Skarn55/OAI (ou ton futur space)
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100 % local, aucun tracking, fonctionne dans le navigateur avec ONNX + WebAssembly.
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Créé à partir du modèle original LPX55/umm-maybe pour utilisation offline.
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Feel free to use / fork / improve!
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