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.gitattributes

@@ -33,3 +33,4 @@ saved_model/**/* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
 *.zip filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
 *.zst filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
 *tfevents* filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text
+Model_1.keras filter=lfs diff=lfs merge=lfs -text

Model_1.keras

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:db61448c8203d7db0e7cd6e173626caa23e8958b77b2243d8c87f98b62a2ddab
+size 10807626

app.py

@@ -0,0 +1,34 @@
+import gradio as gr
+from tensorflow.keras.models import load_model
+from tensorflow.keras.preprocessing import image
+import numpy as np
+from PIL import Image
+
+
+model = load_model("Model_1.keras")
+
+
+def predict_image(img):
+    img = img.resize((256, 256))  
+    img_array = np.array(img) / 255.0  
+    img_array = np.expand_dims(img_array, axis=0)  
+    prediction = model.predict(img_array)
+    class_names = ["Fake","Real"]
+    predicted_class = np.argmax(prediction[0])
+    confidence = prediction[0][predicted_class]
+    if confidence < 0.49:
+        return f"C'est une image générée par un Algorithme d'IA, avec une confiance de {confidence*100: .2f}% "
+    elif confidence > 0.52:
+        return f"C'est une image réelle, avec une confiance de {confidence*100:.2f}%  "
+    else:
+        return f"Plus ou moins une image rélle, avec une confiance de {confidence*100: .2f}%  "
+
+interface = gr.Interface(
+    fn=predict_image,
+    inputs=gr.Image(type="pil"),
+    outputs="text",
+    title="Détection d'images générée par l'IA'"
+)
+
+
+interface.launch("share=True")