Spaces:
Sleeping
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| title: unkor-backend | |
| emoji: 🔎 | |
| colorFrom: gray | |
| colorTo: indigo | |
| sdk: docker | |
| app_port: 7860 | |
| pinned: false | |
| # Unkor — API de détection de deepfakes | |
| Backend FastAPI servi par Docker sur HuggingFace Spaces (port **7860**). | |
| Analyse hybride 100 % locale (CPU) : détecteur IA généraliste (Swin ONNX) + | |
| EfficientNet visage (ONNX), complétés par ELA, FFT, SRM, cohérence chromatique, | |
| qualité (Laplacien) et EXIF, fusionnés par vote pondéré. | |
| ## Endpoint principal | |
| - `POST /analyze` — `multipart/form-data`, champ `file` (image JPEG/PNG/WebP). | |
| Renvoie `confidence_score`, `is_deepfake`, `scores` par analyseur, etc. | |
| ## Modèles | |
| Les poids ne sont **pas** inclus dans l'image : ils sont téléchargés au | |
| démarrage par `model_bootstrap.py` (en arrière-plan) depuis HuggingFace. | |
| ## Variables d'environnement (Settings → Variables and secrets) | |
| | Variable | Rôle | | |
| |---|---| | |
| | `HF_TOKEN` | Jeton HuggingFace (quotas / repos privés) | | |
| | `SDXL_MODEL_REPO` | Repo du détecteur IA (défaut `umm-maybe/AI-image-detector`) | | |
| | `SDXL_MODEL_FILE` | ONNX déjà converti à télécharger directement (évite la conversion) | | |
| | `ONNX_MODEL_REPO` / `ONNX_MODEL_FILE` | Modèle visage EfficientNet (.onnx) | | |
| | `UNKOR_DEBUG` | `1` pour journaliser les scores bruts | | |
| Le frontend pointe vers ce Space via `VITE_API_URL`. | |